比较 JavaScript 中的三胞胎 Hackerrank 解决方案

Hackerrank 是一个在线编程平台，提供各种编程练习题和挑战，以帮助程序员提高技能。其中，三胞胎问题是一个比较经典的问题，要求从给定的三个字符串中找到一个共同的部分，且该部分长度最长。

在 JavaScript 中，有很多种解决方案可以解决这个问题，本文将会对其中的三种方案进行比较。

解决方案 1：暴力破解

最简单粗暴的方法就是暴力破解，遍历所有的子串，判断是否为三个字符串的共同子串，然后找到最长的共同子串。

function triplet(s1, s2, s3) {
  let maxSubstring = '';
  for (let i = 0; i < s1.length; i++) {
    for (let j = i; j < s1.length; j++) {
      let substr = s1.substring(i, j + 1);
      if (s2.includes(substr) && s3.includes(substr) && substr.length > maxSubstring.length) {
        maxSubstring = substr;
      }
    }
  }
  return maxSubstring;
}

这个方法的时间复杂度是 $O(n^3)$，在三个长度为 $n$ 的字符串中查找共同子串，效率非常低下，对于较长的字符串甚至无法使用。不过，这个方法代码简单易懂，对于一些小数据量的测试用例，可以作为参考。

解决方案 2：动态规划

动态规划是一种常用的解决字符串问题的方法，可以用于解决三胞胎问题。我们可以使用一个二维表格，记录三个字符串中各个位置的字符匹配情况，然后找到最长的匹配子串。

function triplet(s1, s2, s3) {
  let maxSubstring = '';
  let dp = new Array(s1.length + 1).fill(null).map(_ => new Array(s2.length + 1).fill(null).map(_ => new Array(s3.length + 1).fill(null)));
  
  for (let i = 0; i <= s1.length; i++) {
    for (let j = 0; j <= s2.length; j++) {
      for (let k = 0; k <= s3.length; k++) {
        if (i === 0 || j === 0 || k === 0) {
          dp[i][j][k] = 0;
        } else if (s1[i - 1] === s2[j - 1] && s1[i - 1] === s3[k - 1]) {
          dp[i][j][k] = dp[i - 1][j - 1][k - 1] + 1;
        } else {
          dp[i][j][k] = 0;
        }
        if (dp[i][j][k] > maxSubstring.length) {
          maxSubstring = s1.substring(i - dp[i][j][k], i);
        }
      }
    }
  }
  
  return maxSubstring;
}

这个方法的时间复杂度是 $O(n_1n_2n_3)$，在三个长度为 $n$ 的字符串中查找共同子串，效率较差。不过，这个方法提供了一种通用的动态规划解决字符串问题的思路，对于一些其他的字符串问题也可以使用类似的方法来解决。

解决方案 3：哈希表

哈希表是一种常见的数据结构，可以用于解决三胞胎问题。我们可以将三个字符串中的所有子串都添加到一个哈希表中，然后查找共同子串。

function triplet(s1, s2, s3) {
  let maxSubstring = '';
  let hashTable = new Set();
  
  for (let i = 0; i < s1.length; i++) {
    for (let j = i; j < s1.length; j++) {
      let substr = s1.substring(i, j + 1);
      hashTable.add(substr);
    }
  }
  
  for (let i = 0; i < s2.length; i++) {
    for (let j = i; j < s2.length; j++) {
      let substr = s2.substring(i, j + 1);
      if (hashTable.has(substr) && s3.includes(substr) && substr.length > maxSubstring.length) {
        maxSubstring = substr;
      }
    }
  }
  
  return maxSubstring;
}

这个方法的时间复杂度是 $O(n^2)$，在三个长度为 $n$ 的字符串中查找共同子串，效率较高。不过，需要注意哈希表的负载因子，会对查找效率产生影响。

综上所述，三种解决方案各有优缺点，具体使用哪种方法取决于数据量和具体情况。程序员可以在实际应用中根据需要进行选择。