Anagrams--LeetCode ゝ一纸荒年。 2022-08-05 14:16 125阅读 0赞 # 题目: # Given an array of strings, return all groups of strings that are anagrams. Note: All inputs will be in lower-case. # 思路: # 判断两个字符串是否为anagram的方法可以有: 1)将每个字符串的所有字符按字典序排列,比较是否相同。 2)用Hash表表示每个字符串的每个字符的出现次数。 3)用26个素数表示26个字符,字符串表示为所有字符数组对应的素数乘积。 从数据结构的角度考虑,可以使用hashmap(),排序等,这里说一个具体的做法,我们知道有26个字母,为每一个字符串都有一个bitmap,表示这个字符串出现了什么字符以及字符出现的次数,然后将bitmap进行排序,bitmap相同的就是可以组成anagrams对的情况,这里的bitmap使用string,但是为了记住bitmap对应的某一个字符串,我使用了pair,pair<string,int>,对每一个字符串建立对应的pair,将pair依据第一个字段排序,然后输出。 int myfunc(const pair<string,int>& l,const pair<string,int>& r) { return l.first > r.first; } void Anagrams(vector<string>& vec) { vector<pair<string,int> > hash; int i,j; for(i=0;i<vec.size();i++) { string tmp(26,'0'); for(j=0;j<vec[i].length();j++) { tmp[vec[i][j]-'a']++; } pair<string,int> index(tmp,i); hash.push_back(index); } sort(hash.begin(),hash.end(),myfunc); for(i=0;i<hash.size();) { for(j=i+1;j<hash.size();j++) { if(hash[j].first == hash[i].first) cout<<vec[hash[j-1].second]<<endl; else break; } if(j-i>1) { cout<<vec[hash[j-1].second]<<endl; cout<<"==========="<<endl; } i =j; } } 上述这种思路感觉有点乱,从上述的解释大概了解到,先讲字符串进行转化,比如使用素数转化,那么可以使用map<int,int>来表示,第一个int是讲每个字符串转换为素数之后的值,第二个是这个素数值的个数,如果发现这个数已经存在,那么就是目标值。下面讲述的这种方法也是这个思想。 再说一种: 这个题简单的版本是判断两个单词是不是anagram,一般来说有两种方法。第一种方法是用hashmap,key是字符,value是出现的次数,如果两个单词构成的hashmap相同,那么就是anagram。实现起来就是用一个构建hashmap,然后另一个在前面的hashmap中逐个去除,最后如果hashmap为空,即返回true。这个方法时间复杂度是O(m+n),m,n分别是两个单词的长度。而空间复杂度是O(字符集的大小)。第二种方法是将两个单词排序,如果排序之后结果相同,就说明两个单词是anagram。这种方法的时间复杂度取决于排序算法,一般排序算法是O(nlogn),如果字符集够小,也可以用线性的排序算法。不过总体来说,如果是判断两个单词的,第一种方法要直接简单一些。 接下来我们看看这道题,是在很多字符串里面按照anagram分类,如果用hashmap的方法,然后两两匹配,在分组会比较麻烦。而如果用排序的方法则有一个很大的优势,就是排序后的字符串可以作为一个key,也就是某一个class的id,如此只要对每一个字符串排序,然后建立一个hashmap,key是排序后的串,而value是所有属于这个key类的字符串,这样就可以比较简单的进行分类。假设我们有n个字符串,字符串最大长度是k,那么该算法的时间复杂度是O(nklogk),其中O(klogk)是对每一个字符串排序(如果用线性算法也可以提高)。空间复杂度则是O(nk),即hashmap的大小。实现代码如下: public ArrayList<String> anagrams(String[] strs) { ArrayList<String> res = new ArrayList<String>(); if(strs == null || strs.length == 0) return res; HashMap<String, ArrayList<String>> map = new HashMap<String, ArrayList<String>>(); for(int i=0;i<strs.length;i++) { char[] charArr = strs[i].toCharArray(); Arrays.sort(charArr); String str = new String(charArr); if(map.containsKey(str)) { map.get(str).add(strs[i]); } else { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add(strs[i]); map.put(str,list); } } Iterator iter = map.values().iterator(); while(iter.hasNext()) { ArrayList<String> item = (ArrayList<String>)iter.next(); if(item.size()>1) res.addAll(item); } return res; } 实现起来还是比较简单的,这道题考察排序,hashmap,字符串处理。
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