:-: 2.4 有效的字母异位词
*****
**题干:**
给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的一个字母异位词。
示例 1:
```
输入: s = "anagram", t = "nagaram"
输出: true
```
示例 2:
```
输入: s = "rat", t = "car"
输出: false
```
示例 3:
```
输入: s = "", t = ""
输出: true
```
说明:
```
你可以假设字符串只包含小写字母。
```
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?
```
**题目分析:**
我们首先要验证两个字符串是否长度相同,长度都不同,就没有验证的必要了(),不要用equals方法判断两者(此方法也是由字符串转为byte数组,再一一验证数值是否相同,得不偿失),长度相同的情况下,再找出两者有区别的地方,如果以上验证大多都通过了说明两个字符组成相同。
**新手有可能遇到的解题思路陷阱:**
忽略了先觉条件长度必须一致,不一致就没有可比性了。
**解题思路分析以及代码实现:**
第一种思路:暴力破解。两层循环遍历两个字符串所化的数组,然后匹配,当匹配成功就OK,并赋值为字符‘A’,防止重复匹配。当有一个匹配不成功,就返回错误。此方法太过缓慢,只做参考。
**经过我的测试使用String的charAt()方法要比toCharArray()方法更加快捷一些,这里为什么使用了toCharArray()方法呢???因为String类型变量对比长度使用了length()方法,此方法也是字符串转为byte数组,返回数组长度,还不如使用toCharArray()方法,直接使用数组的长度。**
第一种思路代码:
```
public boolean isAnagram(String s, String t) {
char[] ss = s.toCharArray();
char[] tt = t.toCharArray();
if (ss.length != tt.length)
return false;
boolean sign = false;
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
sign = false;
for (int j = 0; j < t.length(); j++) {
if (ss[i] == tt[j]) {
sign = true;
tt[j] = 'A';// 以大写字母A替换小写字母,确保不会重复比对。
break;
}
}
if (sign == false) {
return sign;
}
}
return sign;
}
```
**复杂度分析**
时间复杂度:O(n^ 2)。
空间复杂度:O(n)。
第二种思路:集合法,如使用Map集合的<k,v>结构,首先必须满足两个字符串长度相等的条件,接着使用将字符串化为char类型的数组,将字符数组遍历加入Map集合,key是字符,value值是该字符出现的次数,接着将另一个字符数组的字符遍历,检查Map集合中是否有此字符,有就将该字符出现的次数减一,次数为零则删除此字符,无此字符就直接返回false。
或者使用List集合,首先必须满足长度相等的先决条件,然后将第一个字符串所有字符加入List集合,List集合减去第二个字符串中所有字符,再判断字符是否为空,不为空返回false,为空则true。
第二种思路代码1:
```
public boolean isAnagram(String s, String t) {
char[] ss = s.toCharArray();
char[] tt = t.toCharArray();
if (ss.length != tt.length)
return false;
Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();
for (int i = 0; i < ss.length; i++) {
char temp = ss[i];
if (map.containsKey(temp)) {
map.put(temp, map.get(temp) + 1);
} else {
map.put(temp, 1);
}
}
for (int i = 0; i < tt.length; i++) {
char temp = tt[i];
if (!(map.containsKey(temp))) {
return false;
} else {
map.put(temp, map.get(temp) - 1);
if (map.get(temp) == 0) {
map.remove(temp);
}
}
}
return true;
}
```
**复杂度分析**
时间复杂度:O(n)。
空间复杂度:O(n)。
第二种思路2:
```
public boolean isAnagram(String s, String t) {
char[] ss = s.toCharArray();
char[] tt = t.toCharArray();
if (ss.length != tt.length)
return false;
List<Character> list = new ArrayList<Character>();
for (int i = 0; i < ss.length; i++) {
list.add(ss[i]);
}
for (int i = 0; i < tt.length; i++) {
list.remove((Character) tt[i]);
}
if (list.isEmpty()) {
return true;
}
return false;
}
```
**复杂度分析**
时间复杂度:O(n)。
空间复杂度:O(n)。
第三种思路:首先必须满足长度相等的先决条件,然后按字母顺序排序,在一一比对,不相同就返回错误。
Arrays.sort()方法也是有循环,但是里面是有多种排序方法,也可自行排序。
第三种思路代码:
```
public boolean isAnagram(String s, String t) {
char[] ss = s.toCharArray();
char[] tt = t.toCharArray();
if (ss.length != tt.length)
return false;
Arrays.sort(ss);
Arrays.sort(tt);
for (int i = 0; i < ss.length; i++) {
if (ss[i] != tt[i]) {
return false;
}
}
return true;
}
```
**复杂度分析**
时间复杂度:O(n)。
空间复杂度:O(n)。
第四种思路:数组法,首先字符拆串转化为字符数组,必须满足长度相等的先决条件,将字符与字符‘a’相减转int值,数值范围在[0,25]之间,一个加,一个减,如果能达到平衡,结果都为零,则代表互为异位词,反之不是。
第四种思路代码:
```
public boolean isAnagram(String s, String t) {
char[] ss = s.toCharArray();
char[] tt = t.toCharArray();
if (ss.length != tt.length)
return false;
int[] letter = new int [26];
for (int i = 0; i < ss.length; i++) {
letter[ss[i] - 'a']++;
letter[tt[i] - 'a']--;
}
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if (letter[i] != 0) {
return false;
}
}
return true;
}
```
**复杂度分析**
时间复杂度:O(n)。
空间复杂度:O(n)。
**若有理解错误的、写错的地方、更好的思路,方法,望各位读者评论或者发邮件指正或指点我,不胜感激。**
- 前言
- 第一部分 初级入门算法
- 第一章 数组
- 1.1 删除排序数组中的重复项
- 1.2 删除排序数组中的重复项 II
- 1.3 买卖股票的最佳时机
- 1.4 买卖股票的最佳时机 II
- 1.5 移动零
- 1.6 区间子数组个数
- 1.7 搜索插入位置
- 1.8 合并两个有序数组
- 1.9 两个数组的交集
- 第二章 哈希表
- 2.1 两数之和
- 2.2 错误的集合
- 2.3 翻转卡片游戏
- 2.4 有效的字母异位词
- 第三章 链表
- 第四章 数学
- 4.1 加一
- 4.2 反转整数
- 4.3 排列硬币
- 4.4 完全平方数
- 4.5 消除游戏
- 第五章 双指针
- 第六章 字符串
- 6.1 整数转罗马数字
- 6.2 罗马数字转整数
- 6.3 反转字符串
- 6.4 压缩字符串
- 6.5 验证回文串
- 6.6 长按键入
- 6.7 字符串中的第一个唯一字符
- 第七章 二分查找
- 7.1 猜数字大小
- 第八章 分治算法
- 第九章 动态规划
- 9.1 爬楼梯
- 9.2 使用最小花费爬楼梯
- 9.3 打家劫舍
- 9.4 打家劫舍 II
- 9.5 第N个泰波那契数
- 第十章 回溯算法
- 第十一章 栈
- 11.1 棒球比赛
- 第十二章 堆
- 12.1 数组中的第K个最大元素
- 第十三章 贪心算法
- 第十四章 排序
- 14.1 冒泡排序
- 14.2 鸡尾酒排序
- 14.3 选择排序
- 14.4 插入排序
- 14.5 折半插入排序
- 14.6 希尔排序
- 14.7 快速排序
- 14.8 树形选择排序
- 14.9 堆排序
- 第十五章 位运算
- 15.1 只出现一次的数字
- 第十六章 思维题
- 16.1 TinyURL 的加密与解密
- 16.2 灯泡开关
- 16.3 字母板上的路径
- 第十七章 队列
- 17.1 扑克牌顺序