字母异位词

字母异位词

字母异位词判断: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。

首先需要理解字母异位词的含义,简单理解为:两字符串长度相同,字母相同,但顺序不同。
字母异位词简意为两字符串长度相同,字母相同,顺序不同。
首先判断两字母长度是否相等,然后通过迭代器的方式以字符串s为根遍历匹对另一个字符串t中的字符,
相等说明t中含有s某一字符,则count累加,累加后删除t此字符,然后返回上一层继续循环遍历,
最后循坏结束判断count长度是否等于s字符串长度,是则说明s中有的字符t都有,s与t为字母异位词
在这里插入图片描述

### C++ 实现字母异位词检测算法 #### 方法一:基于排序的解决方案 通过将字符串中的字符按照字典序排序,可以判断两个字符串是否为字母异位词。如果排序后的结果相同,则它们互为字母异位词。 以下是具体的实现代码: ```cpp #include <vector> #include <string> #include <unordered_map> #include <algorithm> using namespace std; vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> map; for (const string& str : strs) { string key = str; sort(key.begin(), key.end()); // 对字符串进行排序作为键值 map[key].push_back(str); // 将原始字符串存入对应的键值下 } vector<vector<string>> result; for (auto& pair : map) { result.push_back(pair.second); } return result; } ``` 上述代码的核心逻辑在于利用哈希表存储排序后的字符串及其对应的所有异位词[^3]。最终返回的是一个二维向量,其中每一维包含了属于同一组的字母异位词。 --- #### 方法二:计数法 另一种常见的方法是统计每个字符串中各个字符的数量,并以此来区分不同的字母异位词组合。这种方法不需要对字符串本身进行排序操作,而是通过对字符频率的比较完成分类。 下面是具体实现方式: ```cpp #include <vector> #include <string> #include <unordered_map> #include <algorithm> using namespace std; vector<vector<string>> groupAnagramsCounting(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> map; for (const string& str : strs) { int count[26] = {0}; // 假设输入只包含小写字母 for (char c : str) { count[c - 'a']++; // 记录每个字符出现次数 } string key = ""; for (int i = 0; i < 26; ++i) { if (count[i]) { key += '#' + to_string(count[i]); // 使用特殊符号'#'连接字符频次形成唯一key } } map[key].push_back(str); // 插入到map中 } vector<vector<string>> result; for (auto& pair : map) { result.push_back(pair.second); } return result; } ``` 此方法通过构建唯一的 `key` 来表示每种可能的字母分布情况,从而避免了显式的排序过程[^4]。 --- #### 示例运行 假设输入如下: ```cpp vector<string> input = {"eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"}; ``` 调用函数后输出应为: ```cpp [ ["bat"], ["nat","tan"], ["ate","eat","tea"] ] ``` 这表明程序成功地将所有的字母异位词进行了分组并返回。 --- ### 性能分析 两种方法的时间复杂度均为 O(n * k log k),其中 n 表示输入数组长度,k 则代表单个字符串的最大长度。这是因为我们需要遍历整个数组并对每个字符串执行一次排序或计算其字符频率的操作[^1]。 当数据规模较大或者字符串较长时,第二种方法可能会稍微优于第一种,因为它省去了实际的排序开销而仅依赖于简单的加减运算和字符串拼接。 ---
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