1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。
注意:若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同,则称 s 和 t 互为字母异位词。
示例 1:
输入: s = "anagram", t = "nagaram" 输出: true
示例 2:
输入: s = "rat", t = "car" 输出: false
提示:
- 1 <= s.length, t.length <= 5 * 104
- s 和 t 仅包含小写字母
思路:数组其实就是一个简单哈希表,而且这道题目中字符串只有小写字符,那么就可以定义一个数组,来记录字符串s里字符出现的次数。
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计数器:
- 代码中的 record 数组就是一个哈希表,用于统计每个字母在字符串中出现的次数。
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映射关系:
- 将字母映射到哈希表中的索引位置,通过字符与索引的对应关系,实现了字符出现次数的统计。
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查找表:
- 在遍历第二个字符串时,通过哈希表快速查找并更新字符出现的次数。
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返回结果:
- 最终,通过检查哈希表中每个元素是否为0,确定两个字符串是否为字母异位词。
代码:
class Solution { public: // 判断两个字符串是否为字母异位词 bool isAnagram(string s, string t) { // 记录字符出现次数的数组,初始值全部为0 int record[26] = {0}; // 遍历字符串s,更新字符出现次数 for (int i = 0; i < s.size(); i++) { record[s[i] - 'a']++; } // 遍历字符串t,更新字符出现次数 for (int i = 0; i < t.size(); i++) { record[t[i] - 'a']--; } // 检查所有字符出现次数是否均为0,若不是则返回false for (int i = 0; i < 26; i++) { if (record[i] != 0) { return false; } } // 所有字符出现次数均为0,返回true return true; } };
2两个数组的交集
给定两个数组 nums1 和 nums2 ,返回 它们的
交集
。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。
示例 1:
输入:nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出:[2]
示例 2:
输入:nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4] 输出:[9,4] 解释:[4,9] 也是可通过的
提示:
- 1 <= nums1.length, nums2.length <= 1000
- 0 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000
思路:
输出结果中的每个元素一定是唯一的,也就是说输出的结果的去重的, 同时可以不考虑输出结果的顺序 要用到哈希数据结构:unordered_set
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创建集合:
- 首先创建一个用于存储结果的无序集合 result_set,以及将第一个数组 nums1 转化为无序集合 nums_set,方便进行快速查找。
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查找交集:
- 遍历第二个数组 nums2 中的每个元素,在 nums_set 中查找是否存在相同元素,若存在则将其加入结果集合 result_set 中。
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返回结果:
- 最后将结果集合转化为数组并返回。
代码:
class Solution { public: // 求两个数组的交集 vector
intersection(vector & nums1, vector & nums2) { // 用于存储结果的无序集合 unordered_set result_set; // 创建一个无序集合来存储结果 // 将 nums1 转化为无序集合,方便进行查找 unordered_set nums_set(nums1.begin(), nums1.end()); // 将 nums1 转化为无序集合 // 遍历 nums2,查找是否存在于 nums1 中,存在则加入结果集合 for (int num : nums2) { // 遍历 nums2 中的每个元素 if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) { // 查找当前元素是否在 nums1 中 result_set.insert(num); // 如果在,将当前元素加入结果集合 } } // 将结果集合转化为数组并返回 return vector (result_set.begin(), result_set.end()); // 将结果集合转化为数组并返回 } }; -
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