代码随想录阅读笔记-哈希表【赎金信】

news/2024/4/28 0:46:17

题目

给定一个赎金信 (ransom) 字符串和一个杂志(magazine)字符串,判断第一个字符串 ransom 能不能由第二个字符串 magazines 里面的字符构成。如果可以构成,返回 true ;否则返回 false。

(题目说明:为了不暴露赎金信字迹,要从杂志上搜索各个需要的字母,组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)

注意:

你可以假设两个字符串均只含有小写字母。

canConstruct("a", "b") -> false
canConstruct("aa", "ab") -> false
canConstruct("aa", "aab") -> true

思路 

这道题目和我之前写过的有效字母的异位词(相当于求 字符串a 和 字符串b 是否可以相互组成 )很像,而这道题目是求 字符串a能否组成字符串b,而不用管字符串b 能不能组成字符串a。

本题判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成,但是这里需要注意两点。

  • 第一点“为了不暴露赎金信字迹,要从杂志上搜索各个需要的字母,组成单词来表达意思”  这里说明杂志里面的字母不可重复使用。

  • 第二点 “你可以假设两个字符串均只含有小写字母。” 说明只有小写字母,这一点很重要

 下面主要介绍两种方法,一种是暴力解法(不推荐),一种是数组法(和有效字母异位词思路相同)

暴力解法

那么第一个思路其实就是暴力枚举了,两层for循环,不断去寻找,代码如下:

class Solution {
public:bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {for (int i = 0; i < magazine.length(); i++) {for (int j = 0; j < ransomNote.length(); j++) {// 在ransomNote中找到和magazine相同的字符if (magazine[i] == ransomNote[j]) {ransomNote.erase(ransomNote.begin() + j); // ransomNote删除这个字符break;}}}// 如果ransomNote为空,则说明magazine的字符可以组成ransomNoteif (ransomNote.length() == 0) {return true;}return false;}
};
  • 时间复杂度: O(n^2)
  • 空间复杂度: O(1)

 这里时间复杂度是比较高的,而且里面还有一个字符串删除也就是erase的操作,也是费时的,当然这段代码也可以过这道题。

哈希解法 

因为题目说只有小写字母,那可以采用空间换取时间的哈希策略,用一个长度为26的数组来记录magazine里字母出现的次数。然后再用ransomNote去验证这个数组是否包含了ransomNote所需要的所有字母。

依然是数组在哈希法中的应用。

一些人可能想,用数组干啥,都用map完事了,其实在本题的情况下,使用map的空间消耗要比数组大一些的,因为map要维护红黑树或者哈希表,而且还要做哈希函数,是费时的!数据量大的话就能体现出来差别了。 所以数组更加简单直接有效!

同时,本题涉及到了c++中对字符串的处理,尤其是遍历,如果对此感兴趣可以自行阅读这篇文章【c++】遍历字符串的三种方式_c++遍历字符串中的每一个字符-CSDN博客

代码如下:

class Solution {
public:bool canConstruct(string ransomNote, string magazine) {int record[26] = {0};//addif (ransomNote.size() > magazine.size()) {return false;}for (int i = 0; i < magazine.length(); i++) {// 通过record数据记录 magazine里各个字符出现次数record[magazine[i]-'a'] ++;}for (int j = 0; j < ransomNote.length(); j++) {// 遍历ransomNote,在record里对应的字符个数做--操作record[ransomNote[j]-'a']--;// 如果小于零说明ransomNote里出现的字符,magazine没有if(record[ransomNote[j]-'a'] < 0) {return false;}}return true;}
};
  • 时间复杂度: O(n)
  • 空间复杂度: O(1)

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