leetcode:242. 有效的字母异位词

来源：力扣（LeetCode）

链接: https://leetcode.cn/problems/valid-anagram/

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 ∗ 1 0 4 5 * 10^4 5∗104
• s 和 t 仅包含小写字母

进阶: 如果输入字符串包含 unicode 字符怎么办？你能否调整你的解法来应对这种情况？

• 排序：二者排序之后挨个元素进行比较；
• 哈希表：首先判断二者的长度是否相同，如果长度不同的话直接返回false；另外用一个哈希表进行比存储遍历的结构，key是元素，value是元素出现的次数；之后再遍历另一个字符串，如果元素在哈希表中，将次数减1，如果减到负数，直接返回false，如果不在哈希表中，也直接返回false；遍历到最后，看一下哈希表中每个key对应的次数是否为0；

使用列表自带的性质；
python实现

class Solution:
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        return sorted(s) == sorted(t)

c++实现

class Solution {
public:
    bool isAnagram(string s, string t) {
        if (s.size() != t.size())
            return false;
        
        sort(s.begin(), s.end());
        sort(t.begin(), t.end());

        for (int i=0; i
            if (s[i] != t[i])
                return false;
        }
        return true;
    }
};

复杂度分析

• 时间复杂度： O ( N l o g N ) O(NlogN) O(NlogN)
• 空间复杂度： O ( l o g N ) O(logN) O(logN) 排序需要空间

python实现

class Solution:
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        if len(s) != len(t):
            return False
        
        counts = dict()
        for ch in s:
            if ch in counts:
                counts[ch] += 1
            else:
                counts[ch] = 1
        
        for ch in t:
            if ch in counts:
                counts[ch] -= 1
                if counts[ch] == 0:
                    del counts[ch]  # 删掉次数为0的key 
            else:
                return False
        
        return len(counts) == 0

c++实现

class Solution {
public:
    bool isAnagram(string s, string t) {
        if (s.size() != t.size())
            return false;
        
        unordered_map counts;

        for(char ch: s) {
            auto it = counts.find(ch);
            if (it != counts.end())
                counts[ch]++;
            else
                counts[ch] = 1;
        }

        for (char ch: t) {
            auto it = counts.find(ch);
            if (it == counts.end())
                return false;
            counts[ch]--;
            if (counts[ch] == 0)
                counts.erase(ch);
        }

        return counts.size() == 0;
    }
};

复杂度分析

• 时间复杂度： O ( N ) O(N) O(N)
• 空间复杂度： O ( S ) O(S) O(S) 字符的个数