”变位词“判断问题
问题描述
所谓”变位词“是指两个词之间存在组成字母的重新排列关系,如:heart 和 earth,python 和 typhon,为了简单起见,假设参与判断的两个词仅由小写字母构成,而且长度相等
解题目标:写一个bool函数,以两个词作为参数,返回这两个词是否变位词
可以很好的展示同一问题的不同数量级算法
解法一:逐字检查
解法思路
将词1中的字符逐个到词2中检查是否存在存在就”打勾“标记(防止重复检查),如果每个字符都能找到,则两个词是变位词只要有1个字符找不到,就不是变位词
def anagramSolution1(s1, s2):
alist = list(s2) # 复制s2到列表
pos1 = 0
stillOK = True
while pos1 < len(s1) and stillOK: # 循环s1的每个字符
pos2 = 0
found = False
while pos2 < len(alist) and not found:
if s1[pos1] == alist[pos2]: # 在s2逐个对比
found = True
else:
pos2 = pos2 + 1
if found:
alist[pos2] = None # 找到,打勾
else:
stillOK = False # 未找到,失败
pos1 = pos1 + 1
return stillOK
print(anagramSolution1("abcd", "dcba"))
数量级为O(n^2)
解法二:排序比较
解法思路
将两个字符串都按照字母顺序排好序,在逐个字符对比是否相同,如果相同则是变位词,有任何不同就不是变位词
def anagramSolution2(s1, s2):
# 转为列表
alist1 = list(s1)
alist2 = list(s2)
# 分别排序
alist1.sort()
alist2.sort()
pos = 0
matches = True
while pos < len(s1) and matches:
# 逐个对比
if alist1[pos] == alist2[pos]:
pos = pos + 1
else:
matches = False
return matches
print(anagramSolution2("abcd", "dcba"))
1、 粗看上去,本算法只有一个循环,最多执行n次,数量级是O(n),但循环前面的两个sort并不是无代价的,如果查询下后面的章节,会发现排序算法采用不同的解决方案,其运行时间数量级差不多是O(n^2)或者O(nlogn),大过循环的O(n);
2、 所以本算法时间主导的步骤是排序步骤;
3、 本算法的运行时间数量级就等于排序过程的数量级O(nlogn);
解法3:计数比较
解题思路:对比两个词种每个字母出现的次数,如果26个字母出现的次数都相同的话,这两个字符串就一定是变位词
具体做法:为每个词设置一个26位的计数器,先检查每个词,在计数器种设定好每个字母出现的次数
计算完成后,进入比较阶段,看两个字符串的计数器是否相同,如果相同则输出是变位词的结论
def anagramSolution3(s1, s2):
c1 = [0] * 26
c2 = [0] * 26
# 分别都计数
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
# 计数器比较
while j < 26 and stillOK:
if c1[j] == c2[j]:
j = j + 1
else:
stillOK = False
return stillOK
print(anagramSolution3("abcd", "dcba"))
1、 计数比较算法中有3个循环迭代,但不象解法1那样存在嵌套循环,前两个循环用于对字符串进行计数,操作次数等于字符串长度n;
2、 第3个循环用于计数器比较,操作次数总是26次;
3、 所以总操作次数T(n)=2n+36,其数量级为O(n),这是一个线性数量级的算法,是4个变位词判断算法种性能最优的;
4、 值得注意的是,本算法依赖于两个长度为26的计数器列表,来保存字符计数,这相比前3个算法需要更多的存储空间,如果考虑由大字符集构成的词,还会需要更多存储空间;
5、 牺牲存储空间来换取运行时间,或者相反,这种在时间空间之间的取舍和权衡,在选择问题解法的过程中经常会出现;
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