它 使用 Regexp.union 只 运行 字符 串 一 次 ：

string = 'hello there! this is foobar!'
substrings = ["hello", "foo", "bar", "brol"]

string.scan(Regexp.union(substrings)).count

# => 3

中 的 每 一 个
虽然 这个 解决 方案 在 小 输入 时 明显 较慢 ， 但 它 具有 较 低 的 复杂 度 - 对于 长度 为 n 的 字符 串 和 长度 为 m 的 子 字符 串 ， 原始 解决 方案 的 复杂 度 为 O(m*n) ， 而 这个 解决 方案 的 复杂 度 为 O(m+n) 。

• • 更新 * *

在 再次 阅读 了 这个 问题 和 我 的 答案 之后 ， 我 得出 了 这样 的 结论 ： 这 不仅 是 一 个 过早 的 优化 （ 正如@Max 所 指出 的 ） ， 而且 我 的 答案 在 语义 上 与 OP * 不同 * 。
让 我 解释 一下 - OP 代码 计算 字符 串 中 有 多少 个 substrings * 至少 出现 一 次 * ， 而 我 的 解决 方案 计算 * 有 多少 个 substrings * 出现 在 * 任何 * 字符 串 中 * ：

op_solution('hello hello there', ["hello", "foo", "bar", "brol"])

# => 1

uri_solution('hello hello there', ["hello", "foo", "bar", "brol"])

# => 2

格式
这 也 解释 了 为什么 我 的 解决 方案 如此 缓慢 ， 即使 对于 长 字符 串 也 是 如此 - - 尽管 它 只 对 输入 字符 串 进行 了 一 次 传递 ， 但 它 必须 传递 * 所有 * 字符 串 ， 而 原始 代码 在 一 个 单词 的 第 一 次 出现 时 就 停止 了 。
我 的 结论 是 - - 采用 奥雅 纳 的 解决 方案 。 它 不会 比 你 的 更 快 ， 只是 更 简洁 ， 但 我 想 不 出 更 好 的 办法 了 ： ）

书写为：-

substrings.count { |sub| string.include?(sub) }

subtrings.collect { |i| string.scan(i).count }.sum
很优雅。