力扣代码学习日记三

Problem: 242. 有效的字母异位词

文章目录

思路

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。

示例 1:

clike 复制代码
输入: s = "anagram", t = "nagaram"
输出: true

示例 2:

clike 复制代码
输入: s = "rat", t = "car"
输出: false

提示:

clike 复制代码
1 <= s.length, t.length <= 5 * 104
s 和 t 仅包含小写字母

解题方法

解法一:我们可以统计字符串s和t中每个字符出现的次数,并比较它们的频率是否相同。如果两个字符串中每个字符出现的次数都相同,则它们互为字母异位词。

解法二:除了计数方法和排序方法之外,还可以使用哈希表来判断两个字符串是否是字母异位词。我们可以使用一个哈希表来统计字符串中每个字符的出现次数,然后比较两个字符串的哈希表是否相同。

复杂度

时间复杂度:

总的时间复杂度为 O(n + m + min(n, m)),其中 n 是字符串 s 的长度,m 是字符串 t 的长度。

空间复杂度:

总的时间复杂度为 O(n + m + min(n, m)),总的空间复杂度为 O(n + m)。

代码

解法一:

python 复制代码
class Solution(object):
    def isAnagram(self, s, t):
        if len(s) != len(t):
            return False
        count_s = {}
        for char in s:
            count_s[char] = count_s.get(char,0) + 1

        count_t = {}
        for char in t:
            count_t[char] = count_t.get(char,0) + 1
        return count_s == count_t

解法二:

python 复制代码
class Solution(object):
    def isAnagram(self, s, t):
        if len(s) != len(t):
            return False
        
        count = {}
        for char in s:
            count[char] = count.get(char,0) + 1
        
        for char in t:
            if char not in count:
                return False
            count[char] -= 1
            if count[char] < 0:
                return False
        return True

时间复杂度为 O(n),其中n是字符串s和t的长度的较大值。

空间复杂度为 O(1)。

解法三:

进阶: 如果输入字符串包含 unicode 字符怎么办?你能否调整你的解法来应对这种情况?

  • 可以使用 Python 中的 collections.Counter 类来统计每个字符的出现次数,这样可以更好地处理 Unicode 字符。Counter 类可以接受任何可迭代对象作为输入,包括 Unicode 字符串。
python 复制代码
from collections import Counter
class Solution(object):
    def isAnagram(self, s, t):
        if len(s) != len(t):
            return False
        
        counter_s = Counter(s)
        counter_t = Counter(t)
        return counter_s == counter_t
相关推荐
关于不上作者榜就原神启动那件事26 分钟前
git版本控制学习
git·学习
LuckyLay29 分钟前
Vue百日学习计划Day9-15天详细计划-Gemini版
前端·vue.js·学习
持之以恒的天秤1 小时前
线程同步学习
linux·学习
Lester_11012 小时前
嵌入式学习笔记 - STM32 ADC 模块工作模式总结
笔记·学习
金融小师妹3 小时前
应用BERT-GCN跨模态情绪分析:贸易缓和与金价波动的AI归因
大数据·人工智能·算法
广州智造4 小时前
OptiStruct实例:3D实体转子分析
数据库·人工智能·算法·机器学习·数学建模·3d·性能优化
Trent19856 小时前
影楼精修-肤色统一算法解析
图像处理·人工智能·算法·计算机视觉
feifeigo1236 小时前
高光谱遥感图像处理之数据分类的fcm算法
图像处理·算法·分类
北上ing6 小时前
算法练习:19.JZ29 顺时针打印矩阵
算法·leetcode·矩阵
小Tomkk7 小时前
2025年PMP 学习十五 第10章 项目资源管理
学习·pmp·项目pmp