1408-数组中的字符串匹配

给你一个字符串数组 words ，数组中的每个字符串都可以看作是一个单词。请你按 任意 顺序返回 words
中是其他单词的子字符串的所有单词。

如果你可以删除 words[j] 最左侧和/或最右侧的若干字符得到 words[i] ，那么字符串 words[i] 就是 words[j]
的一个子字符串。

示例 1：

**输入：** words = ["mass","as","hero","superhero"]
**输出：** ["as","hero"]
**解释：** "as" 是 "mass" 的子字符串，"hero" 是 "superhero" 的子字符串。
["hero","as"] 也是有效的答案。

示例 2：

**输入：** words = ["leetcode","et","code"]
**输出：** ["et","code"]
**解释：** "et" 和 "code" 都是 "leetcode" 的子字符串。

示例 3：

**输入：** words = ["blue","green","bu"]
**输出：** []

提示：

• 1 <= words.length <= 100
• 1 <= words[i].length <= 30
• words[i] 仅包含小写英文字母。
• 题目数据 保证 每个 words[i] 都是独一无二的。

方法一：暴力枚举

对于字符串数组中的某个字符串 words}[i]，我们判断它是否是其他字符串的子字符串，只需要枚举 words}[j]，其中 j \ne i，如果 words}[i] 是 words}[j] 的子字符串，那么将 words}[i] 加入结果中。

[sol1-Python3]

class Solution:
    def stringMatching(self, words: List[str]) -> List[str]:
        ans = []
        for i, x in enumerate(words):
            for j, y in enumerate(words):
                if j != i and x in y:
                    ans.append(x)
                    break
        return ans

[sol1-C++]

class Solution {
public:
    vector<string> stringMatching(vector<string>& words) {
        vector<string> ret;
        for (int i = 0; i < words.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < words.size(); j++) {
                if (i != j && words[j].find(words[i]) != string::npos) {
                    ret.push_back(words[i]);
                    break;
                }
            }
        }
        return ret;
    }
};

[sol1-Java]

class Solution {
    public List<String> stringMatching(String[] words) {
        List<String> ret = new ArrayList<String>();
        for (int i = 0; i < words.length; i++) {
            for (int j = 0; j < words.length; j++) {
                if (i != j && words[j].contains(words[i])) {
                    ret.add(words[i]);
                    break;
                }
            }
        }
        return ret;
    }
}

[sol1-C#]

public class Solution {
    public IList<string> StringMatching(string[] words) {
        IList<string> ret = new List<string>();
        for (int i = 0; i < words.Length; i++) {
            for (int j = 0; j < words.Length; j++) {
                if (i != j && words[j].Contains(words[i])) {
                    ret.Add(words[i]);
                    break;
                }
            }
        }
        return ret;
    }
}

[sol1-C]

char ** stringMatching(char ** words, int wordsSize, int* returnSize){
    char **ret = (char **)malloc(sizeof(char *) * wordsSize);
    int pos = 0;
    for (int i = 0; i < wordsSize; i++) {
        for (int j = 0; j < wordsSize; j++) {
            if (i != j && strstr(words[j], words[i])) {
                ret[pos++] = words[i];
                break;
            }
        }
    }
    *returnSize = pos;
    return ret;
}

[sol1-JavaScript]

var stringMatching = function(words) {
    const ret = [];
    for (let i = 0; i < words.length; i++) {
        for (let j = 0; j < words.length; j++) {
            if (i !== j && words[j].search(words[i]) !== -1) {
                ret.push(words[i]);
                break;
            }
        }
    }
    return ret;
};

[sol1-Golang]

func stringMatching(words []string) (ans []string) {
    for i, x := range words {
        for j, y := range words {
            if j != i && strings.Contains(y, x) {
                ans = append(ans, x)
                break
            }
        }
    }
    return
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n^2 \times L^2)，其中 n 是字符串数组的长度，L 是字符串数组中最长字符串的长度。使用 KMP 字符串匹配算法可以将时间复杂度优化到 O(n^2 \times T)，其中 T 是字符串数组中所有字符串的平均长度。

• 空间复杂度：O(1)。返回值不计入空间复杂度。如果使用 KMP 字符串匹配算法，那么对应的空间复杂度为 O(T)。