242. 有效的字母异位词
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。
示例 1:
输入: s = "anagram", t = "nagaram"
输出: true
示例 2:
输入: s = "rat", t = "car"
输出: false
说明:
你可以假设字符串只包含小写字母。
进阶:
如果输入字符串包含 unicode 字符怎么办？你能否调整你的解法来应对这种情况？
代码：
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int main(){
string str1,str2;
cin>>str1>>str2;
int arr[27]={0},i=0;
while(str1[i]){
arr[str1[i++]-'a']++;
}
i=0;
while (str2[i])
{
arr[str1[i++]-'a']--;
}
for (int i = 0; i < 26; i++)
{
if (arr[i]!=0)
{
cout<<"false"<<endl;
return 0;
}
}
cout<<"true"<<endl;
}
方法一：排序
算法：
通过将 s 的字母重新排列成 t来生成变位词。因此，如果 T 是 S的变位词，对两个字符串进行排序将产生两个相同的字符串。此外，如果 s和 t 的长度不同，t不能是 s 的变位词，我们可以提前返回。
#include<iostream>
#include<bits/stdc++.h>
#include<cstring>
using namespace std;
int main(){
string str1,str2;
cin>>str1>>str2;
sort(str1.begin(),str1.end());
sort(str2.begin(),str2.end());
// cout<<str1<<" "<<str2<<endl;
if (str1==str2)
{
cout<<"true"<<endl;
}else
{
cout<<"false"<<endl;
}
}
复杂度分析
时间复杂度：O(nlogn)，假设 n 是 s 的长度，排序成本O(nlogn) 和比较两个字符串的成本 O(n)。排序时间占主导地位，总体时间复杂度为O(nlogn)。
空间复杂度：O(1)，空间取决于排序实现，如果使用 heapsort，通常需要 O(1) 辅助空间。
方法二：哈希表
算法：
为了检查 t 是否是 s 的重新排列，我们可以计算两个字符串中每个字母的出现次数并进行比较。因为 S 和 T 都只包含 A-Z 的字母，所以一个简单的 26 位计数器表就足够了。
我们需要两个计数器数表进行比较吗？实际上不是，因为我们可以用一个计数器表计算 s 字母的频率，用 t减少计数器表中的每个字母的计数器，然后检查计数器是否回到零。
public boolean isAnagram(String s, String t) {
if (s.length() != t.length()) {
return false;
}
int[] counter = new int[26];
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
counter[s.charAt(i) - 'a']++;
counter[t.charAt(i) - 'a']--;
}
for (int count : counter) {
if (count != 0) {
return false;
}
}
return true;
}
或者我们可以先用计数器表计算 s，然后用 t 减少计数器表中的每个字母的计数器。如果在任何时候计数器低于零，我们知道 t 包含一个不在 s 中的额外字母，并立即返回 FALSE。
public boolean isAnagram(String s, String t) {
if (s.length() != t.length()) {
return false;
}
int[] table = new int[26];
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
table[s.charAt(i) - 'a']++;
}
for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
table[t.charAt(i) - 'a']--;
if (table[t.charAt(i) - 'a'] < 0) {
return false;
}
}
return true;
}
复杂度分析
时间复杂度：O(n)。时间复杂度为 O(n) 因为访问计数器表是一个固定的时间操作。
空间复杂度：O(1)。尽管我们使用了额外的空间，但是空间的复杂性是 O(1)，因为无论 N 有多大，表的大小都保持不变。
进阶：
如果输入字符串包含 unicode 字符怎么办？你能否调整你的解法来应对这种情况？
解答：
使用哈希表而不是固定大小的计数器。想象一下，分配一个大的数组来适应整个 Unicode 字符范围，这个范围可能超过 100万。哈希表是一种更通用的解决方案，可以适应任何字符范围。