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题目描述

句子 是由单个空格分隔的单词列表，且不含前导或尾随空格。

给你一个字符串数组 sentences，其中 sentences[i] 表示单个句子。

请你返回单个句子里 单词的最多数目 。

示例 1：

输入：sentences = ["alice and bob love leetcode", "i think so too", "this is great thanks very much"]
输出：6
解释：
- 第一个句子 "alice and bob love leetcode" 总共有 5 个单词。
- 第二个句子 "i think so too" 总共有 4 个单词。
- 第三个句子 "this is great thanks very much" 总共有 6 个单词。
因此，单个句子中有最多单词数的是第三个句子，总共有 6 个单词。

示例 2：

输入：sentences = ["please wait", "continue to fight", "continue to win"]
输出：3
解释：可能有多个句子有相同的单词数。
在这个例子中，第二个和第三个句子（加粗标示）有相同的单词数。

提示：

  • 1 <= sentences.length <= 100
  • 1 <= sentences[i].length <= 100
  • sentences[i] 由小写英文字母和 ' ' 组成
  • sentences[i] 不含前导或尾随空格
  • sentences[i] 中的所有单词由单个空格分隔

解题思路

解题思路

这是一道简单的字符串处理题目，核心在于统计每个句子中的单词数量，然后找出最大值。

方法分析

方法一：计算空格数量

  • 观察发现，一个句子中单词数 = 空格数 + 1
  • 这是因为 n 个单词之间有 n-1 个空格
  • 遍历每个句子，统计空格字符的个数，加1即为单词数

方法二：字符串分割

  • 使用语言内置的字符串分割函数
  • 将句子按空格分割成单词数组，数组长度即为单词数
  • 这种方法更直观，但可能有额外的空间开销

方法三：状态机遍历

  • 逐字符遍历，使用标志位记录当前是否在单词内
  • 遇到非空格字符且之前是空格时，单词数+1
  • 这种方法空间复杂度最优

推荐解法：方法一 计算空格数量的方法最简洁高效，代码量少，时间和空间复杂度都很优秀。对于这道题目的数据规模，是最佳选择。

代码实现

class Solution {
public:
    int mostWordsFound(vector<string>& sentences) {
        int maxWords = 0;
        for (const string& sentence : sentences) {
            int spaceCount = 0;
            for (char c : sentence) {
                if (c == ' ') {
                    spaceCount++;
                }
            }
            maxWords = max(maxWords, spaceCount + 1);
        }
        return maxWords;
    }
};

class Solution:
    def mostWordsFound(self, sentences: List[str]) -> int:
        max_words = 0
        for sentence in sentences:
            space_count = sentence.count(' ')
            max_words = max(max_words, space_count + 1)
        return max_words

public class Solution {
    public int MostWordsFound(string[] sentences) {
        int maxWords = 0;
        foreach (string sentence in sentences) {
            int spaceCount = 0;
            foreach (char c in sentence) {
                if (c == ' ') {
                    spaceCount++;
                }
            }
            maxWords = Math.Max(maxWords, spaceCount + 1);
        }
        return maxWords;
    }
}

/**
 * @param {string[]} sentences
 * @return {number}
 */
var mostWordsFound = function(sentences) {
    let maxWords = 0;
    for (let sentence of sentences) {
        let wordCount = sentence.split(' ').length;
        maxWords = Math.max(maxWords, wordCount);
    }
    return maxWords;
};
在 LeetCode 上运行： 力扣中文版 LeetCode 国际版

复杂度分析

复杂度类型分析结果
时间复杂度O(n × m)，其中 n 是句子数量，m 是句子的平均长度
空间复杂度O(1)，只使用常数级别的额外空间

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