本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更……
专栏内容以分析题目为主,并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结,文章结构大致如下,部分内容会有增删:
- Tag:介绍本题牵涉到的知识点、数据结构;
- 题目来源:贴上题目的链接,方便大家查找题目并完成练习;
- 题目解读:复述题目(确保自己真的理解题目意思),并强调一些题目重点信息;
- 解题思路:介绍一些解题思路,每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析;
- 知识回忆:针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。
【排序】【哈希表】【数组】
242. 有效的字母异位词
两个字符串中每个字符出现的次数都是一样的,则这两个字符串是字母异位词。现在需要判断给你的两个字符串是否为字符异位词。
我们可以对两个字符串进行升序排序,如果排序后两个字符相等,则互为字母异位词,返回 true
,否则返回 false
。
实现代码
class Solution {
public:
bool isAnagram(string s, string t) {
sort(s.begin(), s.end());
sort(t.begin(), t.end());
return s == t;
}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn), n n n 为字符串 s
的长度。
空间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn),排序需要使用的额外空间。
我们使用一个数组来统计字符串中出现的字母数量,通常使用两个哈希数组分别统计两字符串中的字符数量,最后再比较对应字符出现的数量是否一致。
但是现在可以只用一个哈希数组,遍历 s
增加哈希数组中字符的数量,遍历 t
减少哈希数组中对应字符的数量,如果某个字符的数量小于 0
了,直接返回 false
;如果直到遍历完毕 t
都没有遇到字符数量小于 0
的情况,最后返回 true
。
实现代码
class Solution {
public:
bool isAnagram(string s, string t) {
if (s.size() != t.size()) return false;
vector<int> cnts(26, 0);
for (char c : s) {
++cnts[c - 'a'];
}
for (char c : t) {
--cnts[c - 'a'];
if (cnts[c - 'a'] < 0) return false;
}
return true;
}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n), n n n 为字符串 s
的长度。
空间复杂度: O ( n O(n O(n,哈希数组需要使用的额外空间。
如果文章内容有任何错误或者您对文章有任何疑问,欢迎私信博主或者在评论区指出 。
如果大家有更优的时间、空间复杂度方法,欢迎评论区交流。
最后,感谢您的阅读,如果感到有所收获的话可以给博主点一个 哦。