1. navie：集合 intersect

以集合的形式分別存放兩字串，然後求集合交集。

def common_words_naive(str1, str2):
	str1_set = set(str1.strip().split())
	str2_set = set(str2.strip().split())
	return str1_set & str2_set			# 集合 intersect

>> common_words_naive('I love word', 'I love China')
{'I', 'love'}

2. 使用 hash

• 根據字串hash演算法，對字串1的單詞分別求其hash值，時間空間複雜度均為 $O$

  (n)O(n)，並將hash值，存放在集合中

• 遍歷字串2中的單詞，求其hash值，判斷是否在字串1的hash集合中，如果是，則為 common words

  def bkdr_hash(str, seed=131):
      hash = 0
      for s in str:
          hash = hash*seed + ord(s)
      return hash & 0x7fffffff
  

  將字串hash為整數值的方法及其對比見種字串Hash函式比較

  def common_words_hash(str1, str2):
      words = str1.strip().split(' ')
      str1_hashset = set(bkdr_hash(word) for word in words)
      common_words = []
      for word in str2.strip().split(' '):
          if bkdr_hash(word) in str1_hashset:
              common_words.append(word)
      return common_words
      
  >> common_words_hash('I love word', 'I love China')
  {'I', 'love'}
   
  

references