1.leetcode:49. Group Anagrams

1.1问题描述

Given an array of strings, group anagrams together.

Example:

Input: [“eat”, “tea”, “tan”, “ate”, “nat”, “bat”],
Output:
[
[“ate”,“eat”,“tea”],
[“nat”,“tan”],
[“bat”]
]

1.2思路

这道题主要意思是要把相同代码分布的词归为一组，如果我们知道桶排序的话，这就有点类似了，只不过我们要找到一个衡量角度，那就是字符串。经过排序后的字符串是一样的。

1.3代码

public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {List<List<String>> result = new ArrayList<>();//对每一标识进行存储。HashMap<String, ArrayList<String>> hashMap=new HashMap<>();for (String string : strs) {char[] tag_string=string.toCharArray();Arrays.sort(tag_string);String tag=new String(tag_string);//如果没包含这个标识if(!hashMap.containsKey(tag)){hashMap.put(tag, new ArrayList<>());}hashMap.get(tag).add(string);}//输入结果。for (ArrayList<String> strings : hashMap.values()) {result.add(strings);}return result;}

2.leetcode:438.Find All Anagrams in a String

2.1问题描述

Given a string s and a non-empty string p, find all the start indices of p’s anagrams in s.
Strings consists of lowercase English letters only and the length of both strings s and p will not be larger than 20,100.
The order of output does not matter.

Example 1:

Input:
s: “cbaebabacd” p: “abc”
Output:
[0, 6]
Explanation:
The substring with start index = 0 is “cba”, which is an anagram of “abc”.
The substring with start index = 6 is “bac”, which is an anagram of “abc”.

2.2思路

其实我们完全可以参考第一个的思路来解决这个问题，也就是对每一个查询长度进行一个Sort然后进行比较。但是注意的是，这样做是肯定不行的，因为时间复杂度太高，尽管我给出代码。

2.3代码

 HashMap<String, List<Integer>> hashMap=new HashMap<>();char[] chars=s.toCharArray();char[] charp=p.toCharArray();Arrays.sort(charp);String pString=new String(charp);hashMap.put(pString, new ArrayList<>());for(int start=0,end=p.length()-1;end<s.length();start++,end++) {char[] tempchars=Arrays.copyOfRange(chars, start, end+1);Arrays.sort(tempchars);String temps=new String(tempchars);if(hashMap.containsKey(temps)) {hashMap.get(temps).add(start);}}return hashMap.get(pString);

2.4更进一步

这里我们可以看到，主要是在于，我们重复的对窗口内的字符进行排序了，那么我们如何保持目标的字母分布呢？在我们窗口的右侧，每前进一格，我们就要收录一格字符的分布，在窗口的左侧，我们每前进一格，就要放弃一格字符的分布，但是我们保持目标值与当前值得差值，这样可以省去每次的比较。

2.5代码

List<Integer> list = new ArrayList<>();if (s == null || s.length() == 0 || p == null || p.length() == 0) return list;//表达出类似hash表的作用int[] hash = new int[256]; //统计p内的字符for (char c : p.toCharArray()) {hash[c]++;}//开始和结束节点，count是P中字符的个数int left = 0, right = 0, count = p.length();while (right < s.length()) {//如果它大于等于1，说明这个字符是目标字符if (hash[s.charAt(right)] >= 1) {count--;}hash[s.charAt(right)]--;//右边移动right++;//如果确实都完全命中完毕if (count == 0) {//记录目前的值list.add(left);}//如果目前遍历到达p的长度了if (right - left == p.length() ) {//如果left在hash表中，说明这个字符是要找的，否则的话，它是负数if (hash[s.charAt(left)] >= 0) {count++;}     hash[s.charAt(left)]++;//左边的移动left++;}}return list;

2.6小结

这是另外一种思想了，除去桶排序，另一种思想是直方分布图，它可以解决的问题就是维持一个分布，省去了排序等操作。

3.总结

我们这次主要熟悉两种解法，一个是桶排序，依靠的是HashMap来实现。另一个是直方分布图的形式。

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