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问
面试题目:
两个单词如果包含相同的字母,次序不同,则称为字母易位词(anagram)。例如,“silent”和“listen”是字母易位词,而“apple”和“aplee”不是易位词。请定义函数检查两个单词是否是字母易位词。可以假设两个单词字母均为小写。要求算法复杂度尽量低。
看到这个题目,你的思路是什么?
思路一
首先,最基本的思路,便是检测字符串s1中的字符是否都出现在s2中(在s1和s2长度一样的前提下)。为了解决“apple”和“aplee”不是易位词的这种情况,不能仅仅判断出现在s2中就可以了,还需要做个标记。这里可以考虑将字符串转换为list,对于比较过的便设置为None。算法代码设计如下:
def anagramSolution1(s1,s2):
if len(s1) != len(s2):
return False
alist = list(s2)
pos1 = 0
stillOK = True
while pos1 < len(s1) and stillOK:
pos2 = 0
found = False
while pos2 < len(alist) and not found:
if s1[pos1] == alist[pos2]:
found = True
else:
pos2 = pos2 + 1
if found:
alist[pos2] = None
else:
stillOK = False
break
pos1 = pos1 + 1
return stillOK
print(anagramSolution1('abcd','dcba'))
让我们考虑一下算法复杂度。可以从字符串s2来考虑,对于s2中的每个元素,s1都会从头开始进行遍历一次,所以算法的复杂度为:
即算法的复杂度为O(n^2)。
还有没有算法更简单一点的呢?
思路二
通过题目,我们可以想到,字母易位词即为各个字母的数目相同,而顺序不一致。因而,如果对字符串按照字母顺序排序后,那么两个字符串应该完全一致。这样算法复杂度是否更低?
先看一下代码实现如下:
def anagramSolution2(s1,s2):
if len(s1) != len(s2):
return False
alist1 = list(s1)
alist2 = list(s2)
alist1.sort()
alist2.sort()
pos = 0
matches = True
while pos < len(s1) and matches:
if alist1[pos]==alist2[pos]:
pos = pos + 1
else:
matches = False
break
return matches
print(anagramSolution2('abcde','edcba'))
这样算法复杂度是否是O(n)了呢?因为仅仅进行了n次比较啊。当然不是,为什么呢?因为事先先对两个字符串进行了排序,而排序的复杂度并未计入。所以,此种算法的复杂度即为O(n*logn+n),为O(n*logn)。复杂度比思路一的复杂度降低了。
有没有复杂度更低的算法呢?
思路三
思路二利用了字母易位词即为各个字母的数目相同,而顺序不一致。我们从另外一个角度思考,字母一共有多少个?很明显,只有26个(只考虑小写字母)。那么,我们可以为字符串s1和s2分别设置26个计数器,然后判断这对应位置的计数是否相等,如果对应计数完全相等,则为字母易位词。算法代码实现如下:
def anagramSolution3(s1,s2):
c1 = [0]*26
c2 = [0]*26
for i in range(len(s1)):
pos = ord(s1[i])-ord('a')
c1[pos] = c1[pos] + 1
for i in range(len(s2)):
pos = ord(s2[i])-ord('a')
c2[pos] = c2[pos] + 1
j = 0
stillOK = True
while j<26 and stillOK:
if c1[j]==c2[j]:
j = j + 1
else:
stillOK = False
break
return stillOK
print(anagramSolution3('apple','plepa'))
算法的复杂度为O(n + n + 26) ,即为O(n),为线性复杂度的算法。
你还有木有其他思路呢?一起聊聊吧~~
完
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