242. 有效的字母异位词
给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。
注意：若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同，则称 s 和 t 互为字母异位词。
python
class Solution(object):
def isAnagram(self, s, t):
"""
:type s: str
:type t: str
:rtype: bool
"""
ss = list(s)
tt = list(t)
ss.sort()
tt.sort()
return ss == tt
python
class Solution(object):
def isAnagram(self, s, t):
"""
:type s: str
:type t: str
:rtype: bool
"""
return sorted(list(s)) == sorted(list(t))
# sorted()函数返回重新排序的列表，与sort()函数的区别在于sort()函数是list列表中的函数，而sorted()函数可以对所有可迭代对象进行排序操作。并且用sort()函数对列表排序时会影响列表本身，而sorted()函数则不会。
python
class Solution(object):
def isAnagram(self, s, t):
"""
:type s: str
:type t: str
:rtype: bool
"""
# 两个字典
dict1 = {} # {'a':1 'b':2}
dict2 = {}
for ch in s:
dict1[ch] = dict1.get(ch, 0) + 1
for ch in t:
dict2[ch] = dict2.get(ch, 0) + 1
return dict1 == dict274. 搜索二维矩阵
编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性：
每行中的整数从左到右按升序排列。
每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。
线性查找 or 二分查找
python
class Solution(object):
def searchMatrix(self, matrix, target):
"""
:type matrix: List[List[int]]
:type target: int
:rtype: bool
"""
for line in matrix:
if target in line:
return True
return False
python
class Solution(object):
def searchMatrix(self, matrix, target):
"""
:type matrix: List[List[int]]
:type target: int
:rtype: bool
"""
h = len(matrix) # 长度 几行
if h == 0:
return False #[]
w = len(matrix[0]) # 宽度 几列
if w == 0:
return False # [[], [], []]
left = 0
right = w * h - 1
"""
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
第9个位置，num//4行，num%4列
i = num // 4
j = num % 4
"""
while left <= right: # 二分查找代码 候选区有值
mid = (left + right) // 2
i = mid // w
j = mid % w
if matrix[i][j] == target:
return True
elif matrix[i][j] > target: # 待查找的值在mid左侧
right = mid - 1
else: # matrix[mid] < target 待查找的值在mid右侧
left = mid + 1
else:
return False1. 两数之和 167.两数之和 II → 输入无序/有序数组
python
class Solution(object):
def twoSum(self, nums, target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: List[int]
"""
n = len(nums)
for i in range(n):
for j in range(i):
if nums[i] + nums[j] == target:
return sorted([i,j])若为有序数组，可二分查找
python
class Solution(object):
def binary_search(self, li, left, right, val): # 二份查找函数
# left = 0
# right = len(li) - 1
while left <= right: # 候选区有值
mid = (left + right) // 2
if li[mid] == val:
return mid
elif li[mid] > val: # 待查找的值在mid左侧
right = mid - 1
else: # li[mid] < val 待查找的值在mid右侧
left = mid + 1
else:
return None
def twoSum(self, nums, target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: List[int]
"""
for i in range(len(nums)):
a = nums[i]
b = target - a
if b >= a:
j = self.binary_search(nums, i + 1, len(nums) - 1, b)
else:
j = self.binary_search(nums, 0, i - 1, b)
if j:
break
return sorted([i+1, j+1]) # 题目需要输出index无序列表的二分查找
python
class Solution(object):
def binary_search(self, li, left, right, val): # 二份查找函数
# left = 0
# right = len(li) - 1
while left <= right: # 候选区有值
mid = (left + right) // 2
if li[mid][0] == val:
return mid
elif li[mid][0] > val: # 待查找的值在mid左侧
right = mid - 1
else: # li[mid] < val 待查找的值在mid右侧
left = mid + 1
else:
return None
def twoSum(self, nums, target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: List[int]
"""
new_nums = [[num, i] for i, num in enumerate(nums)] # 二维列表 每一行有 数字num 下标i
new_nums.sort(key = lambda x:x[0]) # 按照数num排序 new_nums[i][0]是数，new_nums[i][1]是原来的下标
for i in range(len(new_nums)):
a = new_nums[i][0]
b = target - a
if b >= a:
j = self.binary_search(new_nums, i + 1, len(new_nums) - 1, b)
else:
j = self.binary_search(new_nums, 0, i - 1, b)
if j:
break
return sorted([new_nums[i][1], new_nums[j][1]])