比较版本号

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题目描述：给你两个版本号 version1 和 version2 ，请你比较它们。

版本号由一个或多个修订号组成，各修订号由一个 ‘.’ 连接。每个修订号由 多位数字 组成，可能包含 前导零 。每个版本号至少包含一个字符。修订号从左到右编号，下标从 0 开始，最左边的修订号下标为 0 ，下一个修订号下标为 1 ，以此类推。例如，2.5.33 和 0.1 都是有效的版本号。

比较版本号时，请按从左到右的顺序依次比较它们的修订号。比较修订号时，只需比较 忽略任何前导零后的整数值 。也就是说，修订号 1 和修订号 001 相等 。如果版本号没有指定某个下标处的修订号，则该修订号视为 0 。例如，版本 1.0 小于版本 1.1 ，因为它们下标为 0 的修订号相同，而下标为 1 的修订号分别为 0 和 1 ，0 < 1 。

返回规则如下：

  • 如果 version1 > version2 返回 1，
  • 如果 version1 < version2 返回 -1，
  • 除此之外返回 0。

示例 1：
输入：version1 = “1.01”, version2 = “1.001”
输出：0
解释：忽略前导零，”01” 和 “001” 都表示相同的整数 “1”

示例 2：
输入：version1 = “1.0”, version2 = “1.0.0”
输出：0
解释：version1 没有指定下标为 2 的修订号，即视为 “0”

示例 3：
输入：version1 = “0.1”, version2 = “1.1”
输出：-1
解释：version1 中下标为 0 的修订号是 “0”，version2 中下标为 0 的修订号是 “1” 。0 < 1，所以 version1 < version2

示例 4：
输入：version1 = “1.0.1”, version2 = “1”
输出：1

示例 5：
输入：version1 = “7.5.2.4”, version2 = “7.5.3”
输出：-1

分割字符串

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const compareVersion = (version1, version2) => {
    // 使用'.'将版本号分割成为数组
    const [v1, v2] = [version1.split('.'), version2.split('.')];
    // 取两者长度的最大值
    const len = Math.max(v1.length, v2.length);
    for (let i = 0; i < len; i++) {
        // 数组元素逐个转换成数字，比较大小
        // 数组若越界，则定义为0
        const num1 = v1[i] ? parseInt(v1[i]) : 0;
        const num2 = v2[i] ? parseInt(v2[i]) : 0;
        if (num1 > num2) {
            return 1;
        } else if (num1 < num2) {
            return -1;
        }
    }
    // 还没有返回，说明两者相等
    return 0;
};

复杂度

  • 时间复杂度：O(n+m)（或 O(max(n,m))，这是等价的），其中 n 是字符串version1 的长度，m 是字符串 version2 的长度。

  • 空间复杂度：O(n+m)，我们需要 O(n+m) 的空间存储分割后的修订号列表。

双指针

指向两个字符串，计算他们的值，比较

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const compareVersion = (version1, version2) => {
  let p1 = version1.length, p2 = version2.length
  let i = 0, j = 0;
  while(i < p1 || j < p2) {
    let x = 0
    while(i < p1 && version1[i] !== '.') {
      x = x * 10 + parseInt(version1[i])
        ++i;
    }
    ++i;
    let y = 0
    while(j < p2 && version2[j] !== '.') {
      y = y * 10 + parseInt(version2[j])
        ++j;
    }
    ++j;
    if(x !== y) {
      return x > y ? 1 : -1;
    }
  }
  return 0
};

复杂度

  • 时间复杂度：O(n+m)
  • 空间复杂度：O(1)