“变位词”问题
“变位词”问题
- 问题描述
变位词是指两个词存在组成字母的重新排列问题。
例如：heart 和 earth、python和typhon
为简化问题，假设两个字符串的长度相同，均为小写。
- 解题目标
写一个bool函数，以两个词为参数，返回这两个词是否为变位词。
f(S1,S2) >>> True或False
可以展现同一个问题的不同数量级解法。
3.解法比较
3.1 解法一：逐字检查
3.1.1 解题思路
将字符串S1中的每个字符逐一到S2中寻找相同的字符，如果能找到，就对S2中的该字符进行打钩(避免重复检查)。如果每个字符都能找到对应的字符，则二者是变位词；如果有一个字符没有找到对应字符，则不是变位词。
3.1.2 程序技巧
实现打钩标记：将S2中找到的字符设置为None
由于字符串为不可变类型，因此将初始的字符串转化为列表
3.1.3 算法分析
问题规模：词中包含的字符个数n
主要部分：在于两重循环
外层循环遍历S1的每个字符，将内层循环执行n次；
内层循环在S2中寻找字符，每个字符遍历的次数分别为1，2，…，n中的一次，且各不相同。
总执行次数为∑ni=1i=1+2+…+n=n(n+1)2=n22+n2
可知数量级为O(n2)
3.1.4 代码
def anagram1(s1,s2):
pos1 = 0
list2 = list(s2)
stillOK = True
while pos1 < len(s1) and stillOK :
pos2 = 0
found = False
while pos2 < len(list2) and not found:
if s1[pos1] == list2[pos2]:
found = True
else:
pos2 = pos2 + 1
if found == True:
list2[pos2] = None
else :
stillOK = False
pos1 = pos1 + 1
return stillOK
3.2 解法二：排序比较
3.2.1 解题思路
将两个字符串的每个字母都按照字母顺序进行排序，再比较逐个字符是否相同，如果每个字符都能对应，则为变位词，如果有一个不是则不是。
python → hnopy
hyphon → hnopy
3.2.2 算法分析
在排序中使用
list1.sort()
算法粗看上去，只用到排序后逐一比较字符的一层循环，最多执行n次，数量级为O(n)。但是sort函数不是没有代价的，如果排序算法采用不同的方式，则运行时间的数量级为O(n2)或O(nlog(n))，大于单重循环的O(n)
所以在排序比较中，主导算法时间的是排序步骤。因此，本算法的运行数量级为O(n2)或O(nlog(n))。
3.2.3 代码
3.3 解法三：暴力求解
暴力算法是指穷尽所有可能的组合。
3.3.1 解题思路
将S1的所有字符进行全排列，再查看S2是否出现在全排列中。
3.3.2 算法分析
困难：产生S1的所有字符的全排列。
n个字符进行全排列，根据组合数学的知识，所有可能的结果一共有n!个，而n!的增长速度比2n还快。
例如，对于20个字符的字符串而言，将会产生20!=2,432,902,008,176,640,000 个结果，即使每微妙处理一个字符串，需要接近8万年的时间去完成。
结论：暴力算法不可行
3.4 解法四：计数比较
3.4.1 解题思路
对比两个字符串中每个字母出现的频率，如果26个字母每个字母出现的频率都相同，则为变位词。
3.4.2 具体做法
为每个词设置一个26个位的计数器，检查每个词，计数器中设定好每个字母出现的次数
比较两个字符串的计数器是否相同，如果都相同则为变位词。
3.4.3 算法分析
计数比较中出现了3个循环，但没有嵌套结构。前两个循环用于字符串计数，操作长度等于字符串长度n，第3个循环用于计数器比较，操作总次数为26次。所以总操作次数为2n+26次，其数量级为O(n)。这是一个线性数量级的算法，是4个变位词中性能最优的。
*注：本算法依赖于两个长度为26的计数器，需占用更多的存储空间。牺牲存储空间来换取运行时间，或反之，在选择问题解法的过程中经常出现。需在二者之间进行权衡。
3.4.3 代码
