力扣242有效的字母异位词C++

本文介绍了一种利用哈希表解决字母异位词问题的方法。通过统计字符串s中每个字符出现的次数,并检查字符串t是否拥有完全相同的字符频次,以此判断两者是否互为字母异位词。

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给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

注意:若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同,则称 s 和 t 互为字母异位词。

 知识补充:哈希(hash,中文:散列;音译:哈希),是一种算法思想,又称散列算法、哈希函数、散列函数等。哈希函数能指导任何一种数据,构造出一种储存结构,这种储存结构能够通过某种函数使得元素的储存位置和数据本身的值(一般称之为key值)能够建立一种映射关系,这样在查找数据时就可以通过同一个哈希函数通过key值迅速找到元素的位置。这种查找思想类似于数组的随机访问,它的时间复杂度为O ( 1 ) O(1)O(1)。不同于以往,即便是红黑树,它的查找时间复杂度也是O ( l o g 2 N ) ) O(log_2N))O(log 2N))。原因是不论是顺序结构还是平衡树中,元素的key值和储存之间没有映射关系,因此在查找元素时必须以key值进行若干次比较,而这恰恰增加了时间复杂度。map和set底层都是用二叉搜索树实现的,因而他们都是有序的。而unordered_set和unorder_map中的元素都是无序的,原因是它们底层都使用了哈希思想实现。前者能使用双向迭代器,后者是单向迭代器。

解析:本题将s中的字符放入哈希表中,并且求出每个字符的个数,其次,在哈希表中寻找t中的元素,如果找到就把元素个数-1(if(_map.find(t[i]) != _map.end() && _map[t[i]]>0)

 {

              _map[t[i]]--;

          }

 )

注意:还应考虑起始s和t的个数,如果不相等,直接返回false。

代码:

 

### LeetCode 316 Remove Duplicate Letters C++ 实现 为了构建字典序最小且无重复字符的子序列,可以采用贪心算法配合栈结构来解决这个问题。对于给定字符串中的每一个字符,如果这个字符已经在结果中,则跳过;否则,在保持当前部分结果仍为字典序最小的前提下尽可能移除已有的较大字符。 #### 贪心策略解释 当处理一个新的字符时,应该考虑两个条件: - 如果新字符小于栈顶元素,并且栈顶元素在未来还会再次遇到,则应弹出栈顶元素以尝试获得更小的字典顺序[^4]。 - 使用布尔数组记录哪些字符已经被加入到了最终的结果里,这样能确保每个字符只被选一次[^5]。 #### 时间与空间复杂度分析 由于 `removeDuplicateLetters` 函数调用次数不超过26次(即字母表大小),每次遍历整个输入串长度 \(n\) ,因此整体时间复杂度为 \(O(n)\),同样地,额外使用的辅助数据结构也使得空间复杂度达到 \(O(n)\)。 下面是一个具体的 C++ 实现: ```cpp class Solution { public: string removeDuplicateLetters(string s) { vector<int> last_seen(256, -1); // 记录每种字符最后出现的位置 vector<bool> visited(256, false); // 标记某字符是否已在栈中 stack<char> st; int n = s.size(); for(int i=0; i<n; ++i){ last_seen[s[i]] = i; // 更新最后一次见到某个字符的位置 } for(int i=0;i<s.length();i++){ char c=s[i]; if(!visited[c]){ while (!st.empty() && c<st.top() && i<last_seen[st.top()]) { visited[st.top()] = false; st.pop(); } st.push(c); visited[c]=true; } } string res=""; while (!st.empty()) { res+=st.top(); st.pop(); } reverse(res.begin(),res.end()); return res; } }; ``` 此代码片段实现了上述逻辑,通过维护一个栈以及相应的标记位图来保证所得到的结果满足题目要求。
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