1. 问题概述
在许多文本处理场景中，我们可能需要对字符串进行字符去重，并在此基础上进行比较。具体来说，本教程将解决以下问题：给定一个目标字符串 B 和一个字符串数组 A，我们需要完成三个主要任务：
- 对目标字符串 B 进行字符去重，得到一个只包含唯一字符的新字符串。
- 对字符串数组 A 中的每个元素也进行字符去重，生成一个由去重字符串组成的新数组。
- 遍历去重后的数组 A 中的每个字符串，统计其中有多少个独立的字符同时存在于去重后的目标字符串 B 中。最终结果应是一个整数数组，其元素顺序与原始数组 A 保持一致，记录了每个对应位置的共享字符数量。
例如，如果 B = "iyee" 且 A = ["hi", "bye", "bebe"]：
- 去重 B 得到 "iye"。
- 去重 A 中的元素得到 ["hi", "bye", "be"]。
- 对于 "hi"，它与 "iye" 共享的独立字符是 'i' (1个)。
- 对于 "bye"，它与 "iye" 共享的独立字符是 'y', 'e' (2个)。
- 对于 "be"，它与 "iye" 共享的独立字符是 'e' (1个)。
- 最终输出应为 [1, 2, 1]。
2. 核心思路与实现方法
为了高效地解决上述问题，我们可以将整个过程分解为两个主要部分：一个通用的字符串字符去重函数，以及一个利用该函数进行主逻辑处理的函数。
2.1 字符串字符去重函数 dist(String s)
这个辅助函数负责接收一个字符串，并返回其去重后的版本。实现去重最有效的方法之一是利用 HashSet 的特性：HashSet 不允许存储重复元素。我们可以遍历输入字符串的每个字符，尝试将其添加到 HashSet 中。如果 add() 方法返回 true，则表示该字符是首次出现，我们将其添加到 StringBuilder 中以构建去重后的字符串。
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实现步骤：
- 创建一个 StringBuilder 用于构建去重后的字符串。
- 创建一个 HashSet
用于记录已遇到的字符。 - 遍历输入字符串的每一个字符。
- 对于每个字符，尝试将其添加到 HashSet。如果添加成功（即 set.add(char) 返回 true），说明该字符是第一次出现，将其追加到 StringBuilder 中。
- 最终返回 StringBuilder 转换成的字符串。
2.2 主处理函数 mathProfessor(String b, String[] a)
主函数将协调调用 dist 函数，并执行最终的字符计数逻辑。
实现步骤：
- 首先，对目标字符串 b 调用 dist 函数进行去重，得到 distinctB。
- 创建一个 String 数组 distinctA，用于存储数组 a 中每个元素去重后的字符串。
- 遍历原始字符串数组 a，对每个元素调用 dist 函数，并将结果存储到 distinctA 中。
- 创建一个 int 数组 countArr，用于存储最终的计数结果，其长度与原始数组 a 相同。
- 初始化一个计数器 count 为 0。
- 遍历 distinctA 数组中的每一个去重字符串 sFromA。
- 对于每个 sFromA，再次遍历去重后的目标字符串 distinctB 的每一个字符 charFromB。
- 检查 sFromA 是否包含 charFromB。如果包含，则 count 加 1。
- 内层循环结束后，将当前的 count 值存储到 countArr 的对应位置。
- 重置 count 为 0，为下一个 sFromA 的计数做准备。
- 返回 countArr。
3. 示例代码实现
以下是基于上述思路的完整Java代码实现：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.Arrays; // 仅用于测试打印结果
public class DistinctCharacterProcessor {
/**
* 对给定字符串进行字符去重，返回只包含唯一字符的新字符串。
* 例如："iyee" -> "iye"
*
* @param s 待去重的字符串
* @return 去重后的字符串
*/
public static String dist(String s) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
Set set = new HashSet<>(); // 使用HashSet记录已遇到的字符
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
char c = s.charAt(i);
if (set.add(c)) { // 如果字符是第一次添加到Set中 (即是唯一的)
sb.append(c); // 则将其追加到StringBuilder
}
}
return sb.toString();
}
/**
* 处理字符串数组，统计每个去重元素与主去重字符串共享的独立字符数量。
*
* @param b 主字符串
* @param a 字符串数组
* @return 一个整数数组，包含每个数组元素与主字符串共享的独立字符数量
*/
public static int[] mathProfessor(String b, String[] a) {
// 1. 对主字符串进行去重
String distinctB = dist(b);
// 2. 存储数组a中每个元素去重后的字符串
String[] distinctA = new String[a.length];
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
distinctA[i] = dist(a[i]);
}
// 3. 统计共享字符数量
int[] countArr = new int[a.length];
int count = 0; // 临时计数器
for (int i = 0; i < distinctA.length; i++) {
String sFromA = distinctA[i];
for (int j = 0; j < distinctB.length(); j++) {
// 检查 distinctA[i] 中的字符是否包含 distinctB 中的当前字符
// 注意：这里是检查 distinctA[i] (例如 "hi") 是否包含 distinctB 中的单个字符 (例如 'i')
if (sFromA.contains(Character.toString(distinctB.charAt(j)))) {
count++;
}
}
countArr[i] = count; // 存储当前元素的计数结果
count = 0; // 重置计数器，为下一个元素做准备
}
return countArr;
}
public static void main(String[] args) {
// 示例测试
String sampleInputB = "iyee";
String[] sampleInputA = {"hi", "bye", "bebe"};
int[] result = mathProfessor(sampleInputB, sampleInputA);
System.out.println("Input B: \"" + sampleInputB + "\"");
System.out.println("Input A: " + Arrays.toString(sampleInputA));
System.out.println("Output: " + Arrays.toString(result)); // 预期输出: [1, 2, 1]
String sampleInputB2 = "apple";
String[] sampleInputA2 = {"banana", "orange", "grape"};
int[] result2 = mathProfessor(sampleInputB2, sampleInputA2);
System.out.println("\nInput B: \"" + sampleInputB2 + "\"");
System.out.println("Input A: " + Arrays.toString(sampleInputA2));
System.out.println("Output: " + Arrays.toString(result2)); // 预期输出: [1, 1, 1] (去重apple->aple, banana->ban, orange->orng, grape->grap. ban共享a, orng共享e, grap共享a,p)
}
} 4. 代码解析与注意事项
4.1 dist 函数详解
-
Set
set = new HashSet(); : HashSet 提供了近乎常数时间 O(1) 的 add 和 contains 操作（平均情况），这使得字符去重非常高效。当处理大量字符或长字符串时，其性能优势尤为明显。 - if (set.add(c)): add 方法在元素成功添加到 Set 中时返回 true，如果元素已存在于 Set 中（即重复），则返回 false。我们利用这一特性来判断字符是否是唯一的。
- StringBuilder: 相较于直接使用 String 进行字符串拼接（+ 操作），StringBuilder 在循环中进行大量字符串修改时效率更高，因为它避免了创建大量的中间 String 对象。
4.2 mathProfessor 函数详解
- 两次调用 dist: 首先对主字符串 b 调用 dist，然后在一个循环中对数组 a 的每个元素调用 dist。这是确保所有比较都基于去重字符的关键。
- 嵌套循环进行计数: 外层循环遍历 distinctA 中的每个去重字符串，内层循环遍历 distinctB 中的每个字符。
- sFromA.contains(Character.toString(distinctB.charAt(j))): 这一行是进行字符匹配的核心。它检查 distinctA 中的当前字符串是否包含 distinctB 中的某个特定字符。需要注意的是，contains 方法的参数是 CharSequence，所以我们需要将 char 类型转换为 String (Character.toString(char))。
- 计数器重置: count = 0; 在每次处理完 distinctA 中的一个元素后，必须将计数器重置，以确保下一个元素的计数从零开始。
4.3 性能考量
- dist 函数的时间复杂度大致为 O(N)，其中 N 是输入字符串的长度，因为每个字符都被遍历一次并进行 HashSet 操作。
- mathProfessor 函数中，对 b 和 a 数组中每个字符串调用 dist 的总时间复杂度取决于所有字符串的总长度。
- 最后的嵌套循环部分，外层循环执行 distinctA.length 次，内层循环执行 distinctB.length() 次。sFromA.contains() 操作在最坏情况下可能需要 O(M) 时间（M 是 sFromA 的长度）。因此，这部分的总时间复杂度大致为 O(distinctA.length * distinctB.length() * avgLengthOfDistinctAString)。
- 对于常见的字符集和字符串长度，这种方法通常是高效且实用的。
5. 总结
本教程提供了一种清晰且高效的Java解决方案，用于处理字符串去重以及统计共享独立字符的问题。通过将字符串去重逻辑封装在独立的 dist 辅助函数中，我们提高了代码的模块化和复用性。在主函数 mathProfessor 中，我们系统地应用了去重逻辑，并利用嵌套循环完成了字符匹配和计数。HashSet 的使用是提高去重效率的关键，而 StringBuilder 则优化了字符串构建过程。理解这些核心概念和实现细节，将有助于开发者在面对类似字符串处理任务时，设计出健壮且高性能的解决方案。
