有效的字母异位词

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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

提示:
1 <= s.length, t.length <= 5 * 104
s 和 t 仅包含小写字母

题目理解

因为题目的要求是:

两个数组仅仅包含小写字母 ⇒ 一共才26个英语字母
两个数组的大小是 1 <= length <= 5*10的四次方

⇒ 我们可以采用 哈希的思想
我们可以用一个数组(利用下标)来记录两个数组中每个字母出现的次数
然后通过比较 每个字母出现的次数和 0 进行比较

🗨️那小写字母如何装换为数组下标?

通过ASCLL码来进行转化 ⇒ 字母 - 'a'

代码

class Solution {
public:
    bool isAnagram(string s, string t) 
    {
        int sum[26] = {0};
        
        // 如果两个数组的大小都不一样, 那就直接返回 false
        if(s.size() != t.size())
            return false;
        
        for(int i = 0; i < s.size(); i++)
        {
            sum[s[i] - 'a']++; // a数组的此字母对应的下标++
            sum[t[i] - 'a']--; // b数组的此字母对应的下标--
        }
        
        // 如果两个数组每个字符出现的次数是一样的, 每个下标对应的都是 0
        for(int i = 0; i < 26; i++)
        {
            if(sum[i] != 0)
                return false;
        }
        return true;
    }
};

两数之和

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给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标

你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现

你可以按任意顺序返回答案

提示：
2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
只会存在一个有效答案

题目理解(暴力篇)

这题一看就是低配版 ⇒ 2 <= size( ) <= 10^4, 这个数组的大小就是很巴适
暴力解法就是两个for循环 ⇒ 最大时间也是 10^8, 不会爆时间的

代码

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) 
    {
        vector<int> sum;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
        {
            for(int j = i + 1; j < nums.size(); j++)
            {
                if(nums[j] == target - nums[i])
                {
                    sum.push_back(i);
                    sum.push_back(j);
                    break;
                }
            }
        }
        
        return sum;
    }
};

题目理解(哈希篇)

我们就会发现, 暴力解法虽然可以, 但是执行时间很长, 那有没有执行时间短的方法呢?

当我们查询一个元素是否出现过, 或者一个元素在一个集合中是否存在 — — 那就可以使用哈希

在本题中, 我们不仅需要知道 (target - nums[i])这个数是否遍历过, 也要知道 (target - nums[i]) 的下标
⇒
那么我们就不能用数组来进行存储了, 可以采用 map的方式进行存储 (key, value)

⇒ key该存储什么, value又该存储什么呢?
由于本题需要返回的是下标, 所以 key应该存储下标, valu来存储数值

⇒ 那map有三种形式, 我们应该选取哪一种呢? map, unordered_map, multimap

由于unordered_map的查询效率是三个当中最快的, 那么我们就选用 unordered_map

代码

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) 
    {
        // 选用unordered_map这个数据结构
        std::unordered_map<int, int> map;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
        {
            // 查询 target - nums[i]是否被遍历过
            auto cur = map.find(target - nums[i]);

            // 之前有被遍历过, 那就直接返回
            if(cur != map.end())
            {
                return {cur->second, i};
            }

            // 没有遍历过, 那就收入map里面
            map.insert(pair<int, int> (nums[i], i));
        }

        // 最后在map里面都没有找到, 那就返回空
        return {}; 
    }
};

这个题目要搞懂的四个点:

为什么要选取哈希的算法
哈希为啥要用map的数据结构
map是用来干什么的
map中的key是用来存放什么的, value是用来存放什么的

个人感觉, 搞懂这四个点, 那么此题目就理得条条顺顺喽!!!