单词子集

首先，将 words2 中的单词集合化，以去除重复的单词。接着，创建一个函数 jlzd 来计算 words2 中所有单词的最大字母频率需求。这个字典 d 将存储每个字符的最大出现次数，这是通过遍历 words2 的每个单词并更新每个字符的出现次数来实现的。然后，遍历 words1 中的每个单词，检查它是否包含字典 d 中所有字母的最小需求次数。如果某个单词满足所有条件，则认为它是通用单词，并将其添加到结果列表中。

时间复杂度: O(B*L + A*M)

空间复杂度: O(C + A)

class Solution:
    def wordSubsets(self, words1, words2):
        words2 = list(set(words2))  # 去除words2中的重复单词
        def jlzd(words):
            # 建立字典存储每个字符的最大出现次数
            d = {}
            for word in words:
                for i in word:
                    if i not in d:
                        d[i] = word.count(i)
                    else:
                        if d[i] < word.count(i):
                            d[i] = word.count(i)
            return d
        d = jlzd(words2)  # 计算words2中所有单词的最大字母频率需求
        ls = []  # 初始化结果列表
        for i in words1:
            bool = True
            for j in d.keys():
                if i.count(j) < d[j]:
                    bool = False
                    break
            if bool:
                ls.append(i)  # 如果i满足所有条件，则添加到结果列表中

        return ls