删列造序

难度: Easy

给你由 n 个小写字母字符串组成的数组 strs，其中每个字符串长度相等。

这些字符串可以每个一行，排成一个网格。例如，strs = ["abc", "bce", "cae"] 可以排列为：

abc
bce
cae

你需要找出并删除 不是按字典序非严格递增排列的 列。在上面的例子（下标从 0 开始）中，列 0（'a', 'b', 'c'）和列 2（'c', 'e', 'e'）都是按字典序非严格递增排列的，而列 1（'b', 'c', 'a'）不是，所以要删除列 1 。

返回你需要删除的列数。

示例 1：

输入：strs = ["cba","daf","ghi"]
输出：1
解释：网格示意如下：
  cba
  daf
  ghi
列 0 和列 2 按升序排列，但列 1 不是，所以只需要删除列 1 。

示例 2：

输入：strs = ["a","b"]
输出：0
解释：网格示意如下：
  a
  b
只有列 0 这一列，且已经按升序排列，所以不用删除任何列。

示例 3：

输入：strs = ["zyx","wvu","tsr"]
输出：3
解释：网格示意如下：
  zyx
  wvu
  tsr
所有 3 列都是非升序排列的，所以都要删除。

提示：

n == strs.length
1 <= n <= 100
1 <= strs[i].length <= 1000
strs[i] 由小写英文字母组成

Submission

运行时间: 48 ms

内存: 18.0 MB

class Solution:
    def minDeletionSize(self, strs: List[str]) -> int:
        deletion_count = 0
        for col in zip(*strs):  # 通过解包字符串列表的转置来获取每一列
            if list(col) != sorted(col):  # 检查列是否按字典序非严格递增排列
                deletion_count += 1
        return deletion_count

Explain

该题解的思路是首先利用 zip(*strs) 对字符串数组进行转置，即将列转换为行，便于遍历每一列。然后遍历每一列，检查该列是否是按字典序非严格递增排列的。如果不是，增加删除计数器 deletion_count。最后返回删除计数器的值。

时间复杂度: O(mnlogn)

空间复杂度: O(nm)

class Solution:
    def minDeletionSize(self, strs: List[str]) -> int:
        deletion_count = 0  # 初始化删除计数器
        for col in zip(*strs):  # 通过解包字符串列表的转置来获取每一列
            if list(col) != sorted(col):  # 检查列是否按字典序非严格递增排列
                deletion_count += 1  # 如果不是，则增加删除计数器
        return deletion_count  # 返回需要删除的列数

Explore

使用`sorted(col)`可以一次性确定整个列是否符合非严格递增的字典序要求。这种方法简单直接，易于实现，而且代码可读性好。如果使用相邻元素比较，虽然在发现第一个不符合条件的元素时可以立刻停止，可能在某些情况下更高效，但需要额外的逻辑来处理循环和中断，增加了代码的复杂性。

如果输入中包含空字符串，`zip(*strs)`仍然可以正常工作，但其结果中对应的列会缺少元素，可能导致某些列元素数量不一致。在比较时，这可能会影响结果的准确性，因为比较的列可能不完整。因此，这种方法在处理包含空字符串的数组时可能不完全有效，需要额外的处理步骤来确保所有列的元素数量一致，或者在实现前进行有效性检查。

Python的字符串比较是基于Unicode编码的，因此`sorted`函数和比较运算符可以正确地按照Unicode点值顺序处理包括特殊字符和表情符号在内的各种字符。所以，题解中的算法理论上可以处理所有的Unicode字符。

使用`zip(*strs)`进行矩阵转置确实是一个简洁的方法，但它在处理非常大的字符串数组时可能会遇到性能瓶颈。因为这种方法首先需要将所有字符串解包为独立的参数，然后再进行转置。在字符串数组非常大或字符串非常长的情况下，这可能需要大量的内存和计算资源。对于非常大的数据集，可能需要考虑更高效的数据结构或算法以减少内存使用和提升处理速度。