Python数据结构 --- 字母异位词

 给定两个字符串 s1 和 s2 ，编写一个函数来判断 s2 是否是 s1的字母异位词。
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# 注意：若s1 和 s2中每个字符出现的次数都相同，则称s1 和 s2互为字母异位词。
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# 来源：力扣（LeetCode）
# 链接：https://leetcode-cn.com/problems/valid-anagram

# 解决方案一：对s1中的每个字符 去与S2中的每个字符作比较 ，当找到相同字符 做标记，未找到，失败.时间复杂度O（n^2)
def anagramSolution(s1, s2):
    alist = list(s2)   #将字符串s2复制到列表
    pos1 = 0
    stillOK = True
    while pos1 < len(s1) and stillOK:  # 循环s1中每个字符
        pos2 = 0
        found = False
        while pos2 < len(alist) and not found:
            if s1[pos1] == alist[pos2]:        #在s2逐个对比
                found = True
            else:
                pos2 = pos2 + 1
        if found:
            alist[pos2] = None       #找到  打勾
        else:
            stillOK = False      #未找到  失败
        pos1 = pos1 + 1
    return stillOK


print(anagramSolution('abcd','dbca'))

# 第二种解法  先将字符串按照字母顺序排列好序  再逐个比对字符是否相同， 若相同则是异位词，有任何不同则不是

def anagramSolution_2(s,t):
    alist1 = list(s)  #转为列表
    alist2 = list(t)

    alist1.sort()   #分别排序
    alist2.sort()
    pos = 0
    matches = True
    while pos < len(s) and matches:
        if  alist1[pos] == alist2[pos]:  #逐个对比
            pos = pos + 1
        else:
            matches = False
    return matches

print(anagramSolution_2('abcde','bdcae'))


# 初看上去，算法只有一个循环 最多执行N次  时间复杂度为O(n)
# 但循环前面的 sort并不是无代价的 O(NlogN）

# 第三种解法  对比两个词中每个字母出现的次数   ，如果26个字母出现的次数相同，这两个字符串一定是字母异位词
# 具体做法  为每个词设置一个26位的计数器  先检查每个词  在计数器中设定好每个字母出现的次数，计数完成后
# 进入比较阶段，看两个字符串的计数器是否相同，如果相同则输出是字母异位词的结论
def anagramSolution(s,t):
    c1 = [0] * 26
    c2 = [0] * 26
    for i in range(len(s)):   #分别都计数
        pos = ord(s[i]) - ord('a')
        c1[pos] = c1[pos] + 1
    for i in range(len(t)):
        pos = ord(t[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(anagramSolution('apple','pleap'))

ps.这是在b站上看到的搬运陈斌老师的课，感觉老师讲课真的很好