蓝桥杯 - Anagrams问题

本文讨论了Anagrams问题的算法实现,包括输入两个单词并判断它们是否为Anagrams。问题涉及字符串操作、大小写不敏感处理及字符计数。

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算法训练 Anagrams问题

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问题描述

  Anagrams指的是具有如下特性的两个单词:在这两个单词当中,每一个英文字母(不区分大小写)所出现的次数都是相同的。例如,“Unclear”和“Nuclear”、“Rimon”和“MinOR”都是Anagrams。编写一个程序,输入两个单词,然后判断一下,这两个单词是否是Anagrams。每一个单词的长度不会超过80个字符,而且是大小写无关的。

输入格式

输入有两行,分别为两个单词。

输出格式

输出只有一个字母Y或N,分别表示Yes和No。

样例输入

Unclear
Nuclear

样例输出

Y


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

char word1[90], word2[90];

int main()
{
    while(scanf("%s %s", word1, word2)!=EOF){

        int sum1, sum2;

        sum1 = sum2 = 0;

        int len1 = strlen(word1);
        int len2 = strlen(word2);

        if(len1 > 80 || len2 > 80)
            continue;

        for(int i = 0; i < len1; i++){
            if(word1[i]>='a' && word1[i]<='z')
                word1[i]-=32;
            sum1 += word1[i];
        }

        for(int i = 0; i < len2; i++){
            if(word2[i]>='a' && word2[i]<='z')
                word2[i]-=32;
            sum2 += word2[i];
        }

        if(sum1 == sum2)
            printf("Y\n");
        else
            printf("N\n");
    }
    return 0;
}
<think>好的,我现在要详细解释这段代码,它用于将字母异位词分组。首先,我需要理解题目要求。字母异位词指的是字母相同但排列不同的单词,比如"eat"和"tea"。所以目标是将这些词分到同一组里。 接下来看代码。首先定义了一个函数groupAnagrams,参数是字符串列表strs,返回分组后的列表。函数内部创建了一个空字典table,用来存储分组结果。然后遍历每个字符串s。 对于每个s,这里做了一个处理:将s排序后转换成字符串s_。例如,s是"eat",排序后变成['a','e','t'],然后用join组合成字符串"aet"。这样,所有字母异位词排序后的s_都是相同的,可以作为字典的键。 接下来检查s_是否存在于table中。如果不存在,就以s_为键,创建一个新列表,把当前s放进去。如果存在,就直接把s追加到对应的列表中。遍历完所有字符串后,字典的值就是所有分组,转换成列表返回。 现在要检查是否有哪里没理解对。比如排序后的字符串作为键是否合理?是的,因为异位词排序后应该相同。字典的结构是否正确?每个键对应一个分组列表。返回的是字典的值,即所有分组组成的列表。看起来没问题。 可能需要注意的地方:sorted(s)返回的是字符列表,用join转换成字符串才能作为不可变的键。另外,时间复杂度方面,排序每个字符串的时间是O(k log k),k是字符串长度,总共有n个字符串,所以总时间是O(nk log k)。空间复杂度是O(nk),存储所有字符串。 是否有其他方法?比如用字符计数作为键,但需要处理成元组等形式。这段代码的方法比较简洁,利用了排序后的统一性,实现高效分组。</think>这段代码是经典的字母异位词分组算法实现,我们通过逐步拆解来分析其工作原理: --- ### **代码功能概述** 用于将给定字符串列表中的字母异位词(字母相同但排列不同的词,如"eat"和"tea")分组,最终返回分组后的二维列表。 --- ### **逐行代码解析** #### **1. 函数定义** ```python def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]: ``` - **输入**:字符串列表 `strs` - **输出**:分组后的二维列表,每个子列表包含一组字母异位词 --- #### **2. 初始化哈希表** ```python table = {} ``` - 创建空字典 `table`,用于存储分组结果 - **键**:标准化后的字符串(排序后的字符串) - **值**:属于该组的所有原始字符串列表 --- #### **3. 遍历字符串列表** ```python for s in strs: ``` - 逐个处理输入列表中的字符串 `s` --- #### **4. 标准化处理(核心逻辑)** ```python s_ = "".join(sorted(s)) ``` - **sorted(s)**:将字符串 `s` 拆分为字符列表并排序(如 `"eat"` → `['a','e','t']`) - **"".join(...)**:将排序后的字符列表重新组合成字符串(如 `'aet'`) - 所有字母异位词经过此操作会得到相同的标准化字符串,例如: $$"eat" \rightarrow "aet"$$ $$"tea" \rightarrow "aet"$$ --- #### **5. 哈希表分组操作** ```python if s_ not in table: table[s_] = [s] else: table[s_].append(s) ``` - **情况1**:标准化字符串 `s_` 不在字典中 → 创建新键值对,值为仅含当前字符串的列表 - **情况2**:标准化字符串 `s_` 已存在 → 将当前字符串追加到对应列表中 --- #### **6. 返回结果** ```python return list(table.values()) ``` - 将字典的所有值(即分组后的字符串列表)转换为列表形式返回 --- ### **时间复杂度分析** - **排序操作**:每个字符串排序耗时 $O(k \log k)$,其中 $k$ 为字符串最大长度 - **遍历操作**:总体时间复杂度为 $O(n \cdot k \log k)$($n$ 为字符串总数) --- ### **关键点总结** 1. **标准化思路**:通过排序将异位词统一为相同形式,实现快速分组 2. **哈希表映射**:利用字典实现 $O(1)$ 时间复杂度的查找和插入 3. **代码简洁性**:仅需 7 行代码即可高效解决问题,体现了Python的语法优势 --- ### **示例演示** 假设输入为 `["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]`,处理过程如下: 1. 标准化结果: - `"eat" → "aet"` - `"tea" → "aet"` - `"tan" → "ant"` - `"ate" → "aet"` - `"nat" → "ant"` - `"bat" → "abt"` 2. 最终分组: $$[["eat","tea","ate"], ["tan","nat"], ["bat"]]$$
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