Python实现对变位词的判断,供大家参考,具体内容如下
什么是变位词呢?即两个单词都是由相同的字母组成,而各自的字母顺序不同,譬如python和typhon,heart和earth。
变位词的判断
既然我们知道了变位词的定义,那么接下来就是实现对两个单词是否是变位词进行判断了,以下展示变位词判断的几种解法:
1、逐字检查
将单词1中的所有字符逐个到单词2中检查是否存在对应字符,存在就标记 实现:将词2中存在的对应字符设置None,由于字符串是不可变类型,需要先将词2字符复制到列表中 时间复杂度:O(n^2)
def anagramSolution1(s1,s2):
alist = list(s2) # 复制s2
pos1 = 0
stillok = True
while pos1 < len(s1) and stillok: # 循环s1的所有字符
pos2 = 0
found = False # 初始化标识符
while pos2 < len(alist) and not found: # 与s2的字符逐个对比
if s1[pos1] == alist[pos2]:
found = True
else:
pos2 = pos2 + 1
if found:
alist[pos2] = None # 找到对应,标记
else:
stillok = False # 没有找到,失败
pos1 = pos1 + 1
return stillok
print(anagramSolution1('python','typhon'))
2、排序比较
实现:将两个字符串都按照字母顺序重新排序,再逐个比较字符是否相同 时间复杂度:O(n log n)
def anagramSolution2(s1,s2):
alist1 = list(s1)
alist2 = list(s2)
alist1.sort() # 对字符串进行顺序排序
alist2.sort()
pos = 0
matches = True
while pos < len(s1) and matches:
if alist1[pos] == alist2[pos]: # 逐个对比
pos = pos + 1
else:
matches = False
return matches
print(anagramSolution2('python','typhon'))
3、穷尽法
将s1的字符进行全排列,再查看s2中是否有对应的排列 时间复杂度为n的阶乘,不适合作为解决方案
4、计数比较
将两个字符串的字符出现的次数分别统计,进行比较,看相应字母出现的次数是否一样 时间复杂度:O(n),从时间复杂度角度而言是最优解
def anagramSolution4(s1,s2):
c1 = [0] * 26
c2 = [0] * 26
for i in range(len(s1)):
pos = ord(s1[i]) - ord('a') # ord函数返回字符的Unicode编码,此语句可以将字符串中的字母转换成0-25的数字
c1[pos] = c1[pos] + 1 # 实现计数器
for i in range(len(s2)):
pos = ord(s2[i]) - ord('a')
c2[pos] = c2[pos] + 1
j = 0
stillOK = True
while j < 26 and stillOK: # 计数器比较
if c1[j] == c2[j]:
j = j + 1
else:
stillOK = False
return stillOK
print(anagramSolution4('python','typhon'))
总结
从以上几种解法可以看出,要想在时间上获得最优就需要牺牲空间存储,因此没有绝对的最优解,只有在一定的平衡下,才能找到一个问题相对稳定的解决方案。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。