壹 ? 引
简单问题简单做，今天的题目来自leetcode771. 宝石与石头，字符串相关的一道题，题目描述如下：
给定字符串
J代表石头中宝石的类型，和字符串S代表你拥有的石头。S中每个字符代表了一种你拥有的石头的类型，你想知道你拥有的石头中有多少是宝石。
J中的字母不重复，J和S中的所有字符都是字母。字母区分大小写，因此"a"和"A"是不同类型的石头。示例 1:
输入: J = "aA", S = "aAAbbbb" 输出: 3示例 2:
输入: J = "z", S = "ZZ" 输出: 0注意:
S和J最多含有50个字母。J中的字符不重复。
我们先来简单的分析问题，因为题目简单，我们尽可能灵活运用掌握的知识，多一些可能去实现它。
贰 ? 解题思路
我们来汇总题目信息，首先S表示宝石，S中的每种字符都是一种宝石类型，且S不存在重复，也就是每个字符只会出现一次。
J的每个字符都是一种石头，且区分大小写，也会重复，我们要做的，就是要看手上的石头中，一共有多少课是宝石。综上来说，也就是要看S中的每个字符出现在J中的次数统计。
那么我们首先能想到的就是最暴力的解法，使用双层遍历，S表现一共要查多少遍，J表示每遍要查多少次，直接上代码：
/**
* @param {string} J
* @param {string} S
* @return {number}
*/
var numJewelsInStones = function (J, S) {
let j_len = J.length,
s_len = S.length,
ans = 0;// 统计宝石个数
for (let i = 0; i < j_len; i++) {
for (let k = 0; k < s_len; k++) {
if (J[i] === S[k]) {
ans++;
}
};
};
return ans.length;
};
当到这时，我突然意识到一个问题，由于题目已经说了S中宝石不存在重复，也就是说只要一颗宝石出现过，后面就不会再出现，那对于J而言，已经查出的宝石是没必要再参与下次查找的。
这样针对J特别大的情况，随着宝石查询次数增多，J中的剩余石头会越来越少，自然越查越快，于是我有了如下思路：
/**
* @param {string} J
* @param {string} S
* @return {number}
*/
var numJewelsInStones = function (J, S) {
var j_len = J.length,
S = S.split(""),// 这里将宝石转成数组，便于每次查询后清除掉已查到的宝石
ans = "";
for (let i = 0; i < j_len; i++) {
for (let k = 0; k < S.length;) {
if (J[i] === S[k]) {
ans += S[k];
//将已找到的宝石清除掉
S.splice(k, 1);
} else {
k++;
};
};
};
return ans.length;
};
通过这样修改，相比上次效率就快了不少，非常棒。
有没有其它做法，让我们想想，我们要在S中找有没有J包含的字符，以及找出遍布在S中所有满足J的字符，这样一想,J不就是正则匹配条件吗。我们知道正则有字符组的概念，举个例子：
let reg = /[aA]/g
这段正则表示匹配所有的小写a与大写A，如下图：
所以不管J有几个字符，我们只用/[J]/即可，所以可以这样：
/**
* @param {string} J
* @param {string} S
* @return {number}
*/
var numJewelsInStones = function (J, S) {
// 考虑到可能匹配不到，所以得用三元判断一次
let ans = S.match(new RegExp(‘[‘ + J + ‘]‘, ‘g‘));
return ans ? ans.length : 0
};
你看，活用正则也能解决这个问题。
其实之前我发现对比直接遍历字符，如果转成数组遍历似乎会快一些，我当时以为是leetcode提供的例子差异问题，但这次似乎又加深了我这种感觉，我们将S与J都转成数组进行遍历：
/**
* @param {string} J
* @param {string} S
* @return {number}
*/
var numJewelsInStones = function (J, S) {
let j = J.split("");
let s = S.split("");
// 将j包含的元素全部过滤到新数组中，并返回长度
return s.filter(item => j.includes(item)).length;
};
这里主要借用了includes方法，它用来判断数组是否包含某个元素，并返回布尔值。我们都知道NaN不等于自己，在判断是否包含NaN就很麻烦，而这个API恰好就能解决这个问题，比如：
[1,NaN,1].includes(NaN);// true
[1,1].includes(NaN);// false
题目虽然简单，但我们还是尽力拓展思维，复习了一些有趣的API以及正则小知识，那么关于本题就说到这了。