leetcode-No.2085. 统计出现过一次的公共字符串

题目

示例 1：

输入：words1 = ["leetcode","is","amazing","as","is"], words2 = ["amazing","leetcode","is"]
输出：2
解释：
- "leetcode" 在两个数组中都恰好出现一次，计入答案。
- "amazing" 在两个数组中都恰好出现一次，计入答案。
- "is" 在两个数组中都出现过，但在 words1 中出现了 2 次，不计入答案。
- "as" 在 words1 中出现了一次，但是在 words2 中没有出现过，不计入答案。
所以，有 2 个字符串在两个数组中都恰好出现了一次。

示例 2：

输入：words1 = ["b","bb","bbb"], words2 = ["a","aa","aaa"]
输出：0
解释：没有字符串在两个数组中都恰好出现一次。

示例 3：

输入：words1 = ["a","ab"], words2 = ["a","a","a","ab"]
输出：1
解释：唯一在两个数组中都出现一次的字符串是 "ab" 。

提示：

• 1 <= words1.length, words2.length <= 1000

• 1 <= words1[i].length, words2[j].length <= 30

• words1[i] 和 words2[j] 都只包含小写英文字母。

答案代码

"""
给你两个字符串数组 words1 和 words2 ，请你返回在两个字符串数组中 都恰好出现一次 的字符串的数目。

示例 1：
输入：words1 = ["leetcode","is","amazing","as","is"], words2 = ["amazing","leetcode","is"]
输出：2
解释：
- "leetcode" 在两个数组中都恰好出现一次，计入答案。
- "amazing" 在两个数组中都恰好出现一次，计入答案。
- "is" 在两个数组中都出现过，但在 words1 中出现了 2 次，不计入答案。
- "as" 在 words1 中出现了一次，但是在 words2 中没有出现过，不计入答案。
所以，有 2 个字符串在两个数组中都恰好出现了一次。

示例 2：
输入：words1 = ["b","bb","bbb"], words2 = ["a","aa","aaa"]
输出：0
解释：没有字符串在两个数组中都恰好出现一次。

示例 3：
输入：words1 = ["a","ab"], words2 = ["a","a","a","ab"]
输出：1
解释：唯一在两个数组中都出现一次的字符串是 "ab" 。

提示：
1 <= words1.length, words2.length <= 1000
1 <= words1[i].length, words2[j].length <= 30
words1[i] 和 words2[j] 都只包含小写英文字母。
"""


class Solution(object):
    def countWords(self, words1: list, words2: list):
        """
        :type words1: List[str]
        :type words2: List[str]
        :rtype: int
        """
        count = []
        for i in words1:
            if words1.count(i) == 1 and words2.count(i) == 1:
                count.append(i)
        return len(count)


if __name__ == '__main__':
    print(Solution().countWords(["leetcode", "is", "amazing", "as", "is"], ["amazing", "leetcode", "is"]))
    print(Solution().countWords(["b", "bb", "bbb"], ["a", "aa", "aaa"]))
    print(Solution().countWords(["a", "ab"], ["a", "a", "a", "ab"]))

结果分析

时间复杂度：这段代码中有一个循环遍历了words1列表的每个元素，所以时间复杂度为O(n)。在循环内部，有两个字符串计数操作words1.count(i)和words2.count(i），它们的平均时间复杂度也是O(n)。还有一个列表的append操作，平均时间复杂度是O(1)。所以总的时间复杂度仍然是O(n)。

空间复杂度：代码中使用了两个列表：count和words2。count列表用于存储在两个数组中都恰好出现一次的字符串，其长度不会超过words1的长度。words2列表是传入函数的参数，我们不考虑它对空间复杂度的贡献。因此，空间复杂度主要由count列表决定，为O(n)。