前端大厂最新面试题-longestCommonSubstring.docx

在前端工程师面试中，经常会遇到算法相关的问题，其中包括字符串处理的题目。本题涉及的核心知识点是“最长公共子串”（Longest Common Substring），这是一个经典的动态规划问题。以下将详细解析这个问题及其解决方案。 我们需要理解“最长公共子串”的概念。在两个给定的字符串s1和s2中，一个公共子串是指同时存在于两个字符串中的连续字符序列。而最长公共子串是指这些子串中长度最长的那个。 题目给出的代码是一个JavaScript实现的动态规划算法，用于求解两个字符串的最长公共子串。主要分为以下几个部分： 1. 初始化二维数组dp：dp[i][j]表示s1的前i个字符与s2的前j个字符之间的最长公共子串的长度。这里设置了一个外层循环i从0到s1.length+1，内层循环j从0到s2.length+1，确保边界条件得到处理。 2. 动态规划核心部分：遍历s1和s2的所有字符对，如果s1[i-1]等于s2[j-1]，说明找到了一个匹配的字符，此时dp[i][j]等于dp[i-1][j-1]加1，即在上一步的基础上增加1。同时，更新最长公共子串的长度max。 3. 返回结果：遍历结束后，dp数组中的最大值即为最长公共子串的长度。 4. 额外的测试部分：定义了一个`expect`函数来检验`longestCommonSubstring`函数的输出是否符合预期。通过传入实际的计算结果和期望的值，用toBe方法进行比较，并打印出比较结果，方便调试。 在给出的测试用例中，我们可以看到这个算法能够正确地找出不同字符串对的最长公共子串的长度。例如，“ish”是“hish”和“fish”的最长公共子串，长度为3；“luci”是“lucider”和“lucifer”的最长公共子串，长度为4。 这个算法的时间复杂度是O(nm)，其中n和m分别是两个输入字符串的长度。这是因为我们需要遍历两个字符串的所有字符组合。空间复杂度也是O(nm)，因为我们需要一个二维数组存储所有状态。 总结来说，解决“最长公共子串”问题的关键在于运用动态规划的思想，通过构建一个二维数组来存储子问题的解，然后根据子问题的解逐步推导出原问题的解。这种算法在前端面试中常用来考察候选人的算法基础和逻辑思维能力。