博客
关于我
【Lintcode】773. Vlid Anagram
阅读量:191 次
发布时间:2019-02-28

本文共 545 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

判断两个字符串是否是anagram

Anagram的意思是两个字符串包含相同的字符,并且每个字符的出现次数也完全相同。为了实现这一点,我们可以使用一种高效的方法来验证它们的字符频率是否匹配。

以下是实现步骤:

  • 检查字符串长度是否相同

    如果两个字符串的长度不相同,那么它们显然不能是anagram。直接返回false。

  • 创建字符频率数组

    使用一个大小为256的整数数组来记录第一个字符串中每个字符的出现次数。由于ASCII字符编码范围是0到255,这样可以覆盖所有可能的字符。

  • 统计第一个字符串的字符频率

    遍历第一个字符串中的每个字符,更新对应的字符频率数组。如果某个字符的频率超过0,表示该字符在第一个字符串中存在。

  • 验证第二个字符串的字符频率

    遍历第二个字符串中的每个字符。对于每个字符,检查它在第一个字符串中的频率是否为0。如果发现某个字符在第一个字符串中不存在(频率为0),则返回false。否则,减少对应的频率计数。

  • 返回结果

    如果所有字符的频率都匹配,说明两个字符串是anagram,返回true。

  • 时间复杂度:O(n)

    • n是字符串的长度。
    • 我们只需要遍历两个字符串一次,时间复杂度为O(n)。

    空间复杂度:O(1)

    • 使用了一个固定大小的256个整数的数组,空间复杂度为O(1)。

    转载地址:http://bqds.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    VS2003 Front Page Server Extension
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>