求两个字符串中相同的汉字及字母的个数

本文介绍两种SQL函数用于比较两个字符串并返回匹配字符数。通过示例对比了两种函数的实现方式及结果差异,强调了重复字符计数的区别。

--创建函数

create function [dbo].[funcomparestring]

(

       @stra nvarchar(200),

       @strb nvarchar(200)

)

returns int as

begin

    declare @strbase nvarchar(200)

    declare @rank int

    select @rank=0

       if len(@stra)>len(@strb)

          select @rank=count(*)

          from funsplitchar(@strb)

          where item in(select item from funsplitchar(@stra))

       else

          select @rank=count(*)

          from funsplitchar(@stra)

          where item in(select item from funsplitchar(@strb))

    return @rank

end

Go

--创建第二种函数

create function [dbo].[funcomparestring_new]

(

       @stra nvarchar(200),

       @strb nvarchar(200)

)

returns int as

begin

       declare @strbase nvarchar(200)

       declare @rank int

       select @rank=0

       if len(@stra)>len(@strb)

       select @rank=count(*)

           from funsplitchar(@strb)

           where item in(select distinct  item from funsplitchar(@stra))

   else

       select @rank=count(*)

       from

       (

         select distinct * from funsplitchar(@stra)

           where item in(select distinct item from funsplitchar(@strb))

       ) bb

       return @rank

end

 

--以上两个函数有什么不同呢?下面我用个例子来给大家说明一下:

 

--测试示例

select [dbo].[funCompareString]('中国Chinese之家','中国人是Chinese')

 

--结果为:9

 

select [dbo].[funCompareString_new]('中国Chinese之家','中国人是Chinese')

 

--结果为:8

 

--在这两个字符串中,'ese'与'ese'的重复在第一个函数算个字符重复,

--而在第二个函数中算个字符重复。

--也就是说在第二个函数中,多次相同的重复不累积计算例如ese中的e。

转载于:https://www.cnblogs.com/accumulater/p/6244456.html

<think>好的,用户现在想记录每个字符串中每个字母个数,而不是使用排序后的字符串作为键。我需要调整之前的解决方案来满足这个需。 首先,用户可能对之前的排序方法有疑问,或者他们想尝试另一种方法。他们的目标是分组字母异位词,但希望通过统计字符频率来实现。这可能是因为在某些情况下,排序可能效率不够高,特别是当字符串很长时。或者用户可能想了解不同的实现方式。 接下来,我需要考虑如何用字符计数作为哈希表的键。例如,对于"eat",字符计数是a:1, e:1, t:1。需要将这个计数转换成一种可以作为键的格式。常用的方法是将计数转换为用分隔符连接的字符串,比如"#1#1#0...",每个位置对应一个字母的出现次数。 然后,我需要确保这种方法的正确性。比如,不同长度的字符串可能会有相同字符计数吗?不太可能,因为字母异位词必须长度相同,所以字符计数的比较是可靠的。 另外,要注意大小写问题,原题中的例子都是小写,所以可以假设只有小写字母。如果是其他情况,可能需要调整,但这里应该保持简单。 比较两种方法的时间复杂度。排序方法的时间复杂度是O(nk log k),其中k是字符串的最大长度。而字符计数的方法时间复杂度是O(nk),因为每个字符串需要遍历所有字符来统计次数。所以当k较大时,字符计数的方法可能更高效,尤其是当k远大于26(字母表大小)时。 然后,用户可能需要具体的代码示例。例如,在C++中如何实现字符计数的键。需要遍历每个字符,统计每个字母的出现次数,然后生成键字符串。 另外,可能需要处理前导零的情况。例如,对于"aab",键应该是"2#1#0...",但需要确保每个字母的位置正确,比如a是第一个,b是第二个,依此类推,直到z。 最后,需要比较两种方法的优缺点。排序方法代码简单,但可能效率稍低;字符计数方法可能在处理长字符串时更高效,但代码稍微复杂一些,且生成的键较长,可能占用更多内存。 用户可能希望了解这两种方法的适用场景,以及为什么选择其中一种而不是另一种。因此,在回答中需要详细说明这些点,并提供示例代码和复杂度分析,帮助用户做出选择。</think>好的!如果想通过**记录每个字母出现次数**的方式实现字母异位词分组,可以通过设计**字符频率特征作为哈希表的键**来解决。以下是详细步骤和实现方法: --- ### 一、核心思路 - **字母异位词的本质**:两个字符串中每个字符的出现次数完全相同(例如 `"eat"` 和 `"tea"` 的字符频率均为 `a:1, e:1, t:1`) - **哈希表键设计**:将字符频率转换为唯一字符串作为键(例如 `"a1e1t1..."`) --- ### 二、具体实现步骤 #### 1. 统计字符频率 对每个字符串遍历字符,统计 `a-z` 每个字母的出现次数。 例如 `"eat"` → 统计数组为 `[a:1, e:1, t:1, 其他字母:0]` #### 2. 构建哈希表键 将统计的频率数组转换为**固定格式的字符串**,例如用分隔符连接每个字母的计数: - **C++示例**: ```cpp string getKey(string s) { int count[26] = {0}; // 假设仅小写字母 for (char c : s) count[c - 'a']++; string key; for (int i = 0; i < 26; i++) { key += to_string(count[i]) + '#'; // 添加分隔符防止混淆 } return key; } ``` - 示例:`"eat"` → 键为 `"1#1#0#0#...0#1#0#..."`(共26个计数) #### 3. 存入哈希表 将每个字符串的键和原始字符串存入 `unordered_map`: ```cpp unordered_map<string, vector<string>> map; for (string s : strs) { string key = getKey(s); map[key].push_back(s); } ``` #### 4. 提取结果 遍历哈希表,收集所有分组: ```cpp vector<vector<string>> result; for (auto& pair : map) { result.push_back(pair.second); } ``` --- ### 三、时间复杂度分析 - **统计字符频率**:$O(k)$($k$ 为字符串长度) - **总时间复杂度**:$O(n \cdot k)$($n$ 为字符串数量) - **对比排序法**:当 $k$ 较大时,此方法效率更高(排序法为 $O(n \cdot k \log k)$) --- ### 四、两种方法的对比 | **方法** | **键生成方式** | 时间复杂度 | 适用场景 | |---------------------|-------------------|------------------|----------------------| | 字符排序法 | 排序后的字符串 | $O(n \cdot k \log k)$ | 字符串较短时更简洁 | | **字符计数法** | 频率统计字符串 | $O(n \cdot k)$ | 字符串较长时更高效 | --- ### 五、实际应用示例 输入:`["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]` 输出分组: ```cpp [ ["bat"], // 键"1#1#0#...1#0#..." ["tan","nat"], // 键"1#0#1#...1#0#..." ["eat","tea","ate"] // 键"1#1#0#...1#0#..." ] ``` --- ### 六、为什么选择字符计数法? 1. **避免排序操作**:直接统计频率,适合长字符串场景 2. **稳定性高**:不受字符顺序影响,逻辑更直观 3. **可扩展性**:若需要支持大小写或特殊字符,只需调整统计范围 --- ### 七、代码优化技巧 1. **压缩键长度**:可以省略末尾连续的 `0#`(需保证唯一性) 2. **预分配内存**:在构建频率字符串时预先分配内存(减少动态扩容开销) 3. **使用数组哈希**:在支持复杂键类型的语言(如Python)中,直接用元组作为键 这种方法在LeetCode等算法题中是**高频优化方案**,尤其适合对性能要较高的场景。
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