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Surmonter les défis courants liés aux caractères : l'histoire de TypeScript

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Repo GitHub : https://github.com/ImBIOS/common-char-extractor-ts

Dans le domaine des entrevues de codage, les défis algorithmiques ne servent pas seulement de tests de connaissances techniques, mais aussi de fenêtres sur l'acuité de la résolution de problèmes des candidats. Un problème aussi intrigant, souvent rencontré, tourne autour de la manipulation des chaînes de caractères, une compétence fondamentale dans l'arsenal d'un développeur. Aujourd'hui, nous plongeons dans un problème captivant : identifier les caractères communs à plusieurs chaînes, et comment nous avons abordé sa solution en utilisant TypeScript.

Le défi dévoilé

La tâche à accomplir semblait simple, mais elle était en réalité complexe : étant donné un tableau de chaînes, nous devions écrire une fonction qui extrait et renvoie un tableau de caractères qui apparaissent à la même position dans toutes les chaînes. Par exemple, étant donné l'entrée ["abcd", "bcd", "cde", "cdef"], la sortie attendue serait ["c", "d"], ce qui signifie que 'c' et 'd' sont les caractères communs partagés entre toutes les chaînes aux positions correspondantes.

Élaborer la solution

Notre voyage a commencé par le choix de TypeScript pour la solution, une décision motivée par le système de typage robuste de TypeScript, améliorant la fiabilité du code et la productivité des développeurs. La première étape consistait à parcourir chaque caractère de la première chaîne, en l'utilisant comme référence pour la comparer aux caractères correspondants des chaînes suivantes.

/**
 * Extrait et renvoie un tableau de caractères qui apparaissent à la même position
 * dans toutes les chaînes du tableau d'entrée.
 *
 * @param {string[]} words - Un tableau de chaînes à analyser.
 * @returns {string[]} Un tableau de caractères qui sont communs à toutes les chaînes fournies,
 * en conservant leur ordre d'apparition dans la première chaîne.
 */
export function extractCommonLetters(words: string[]): string[] {
  if (words.length === 0) {
    return []
  }

  const copiedWords = [...words]
  const result: string[] = []
  const referenceWord = copiedWords[0]

  // Itérer sur chaque caractère du premier mot
  for (let i = 0; i < referenceWord.length; i++) {
    const currentChar = referenceWord[i]
    let isCharCommonAcrossWords = true

    // Vérifier si le caractère courant existe dans chacun des autres mots
    for (let j = 1; j < copiedWords.length; j++) {
      const word = copiedWords[j]
      const charIndex = word.indexOf(currentChar)

      // Si le caractère n'est pas trouvé, interrompre et définir l'indicateur sur faux
      if (charIndex === -1) {
        isCharCommonAcrossWords = false
        break
      } else {
        // Supprimer le caractère trouvé du mot pour gérer les doublons
        copiedWords[j] = word.slice(0, charIndex) + word.slice(charIndex + 1)
      }
    }

    // Si le caractère est commun à tous les mots, l'ajouter au résultat
    if (isCharCommonAcrossWords) {
      result.push(currentChar)
    }
  }

  return result
}

Ce fragment encapsule l'essence de notre approche, en mettant l'accent sur la lisibilité et la logique simple pour aborder le problème.

Aller au-delà : Tester la solution

Pour valider notre solution, nous avons utilisé une suite de cas de test couvrant différents scénarios, des cas de base aux cas plus complexes impliquant des caractères spéciaux et la sensibilité à la casse. Ces tests rigoureux ont garanti la robustesse et l'exactitude de notre algorithme pour une large gamme d'entrées.

Analyser la complexité spatiale et temporelle

Après réflexion, la complexité temporelle de notre solution est principalement déterminée par le nombre de caractères dans la première chaîne (désignons cela par N) et le nombre total de chaînes (désignons cela par M). Pour chaque caractère de la première chaîne, nous vérifions son occurrence à la position correspondante dans toutes les autres chaînes, ce qui conduit à une complexité temporelle de O(N*M).

La complexité spatiale de notre solution est de O(N), car nous stockons les caractères communs dans un tableau. Dans le pire des cas, où tous les caractères sont communs à toutes les chaînes, la taille de ce tableau serait proportionnelle à la longueur de la première chaîne.

Voies d'amélioration

Bien que notre solution soit efficace pour un nombre modéré de chaînes et de caractères, il y a toujours place à l'optimisation. Voici quelques stratégies pour améliorer encore ses performances :

  1. Arrêt précoce : Si à un moment donné, un caractère ne correspond pas à la position correspondante dans toutes les chaînes, nous pouvons interrompre la boucle prématurément, ce qui permet d'éviter des comparaisons inutiles.

  2. Optimisation pour les chaînes courtes : Commencer par la chaîne la plus courte comme référence pourrait potentiellement réduire le nombre d'itérations, car cela minimise le nombre maximal de caractères à vérifier.

  3. Traitement parallèle : Pour les grands ensembles de données, l'utilisation de techniques de traitement parallèle pour comparer les caractères entre les chaînes de manière simultanée pourrait réduire considérablement le temps d'exécution.

  4. Techniques de hachage : L'utilisation d'une table de hachage pour suivre les positions et les occurrences des caractères pourrait offrir un moyen plus sophistiqué d'identifier les caractères communs, en particulier lorsqu'on traite d'ensembles importants de chaînes.

Conclusion

Le défi des caractères communs sert de témoignage remarquable de l'élégance des problèmes de manipulation de chaînes, invitant les développeurs à se plonger dans les nuances des algorithmes et des structures de données. Grâce à TypeScript, nous avons non seulement trouvé une solution, mais nous avons également embrassé un voyage de clarté, de sécurité de type et de résolution de problèmes efficace.

Pour conclure, il est essentiel de se rappeler que le voyage à travers les défis de codage est autant lié au chemin parcouru qu'à la destination atteinte. Chaque problème, y compris celui-ci, offre une opportunité unique d'affiner nos compétences, de repenser nos approches et, surtout, de continuer à apprendre.

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