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leetcode 1801 ~ 1850
检查两个字符串是否几乎相等

检查两个字符串是否几乎相等

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题目描述

代码结果

运行时间: 19 ms, 内存: 15.9 MB


// 思路:我们可以利用Java Stream来简化频率统计和比较的过程。

import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public boolean checkAlmostEquivalent(String word1, String word2) {
        // 初始化频率数组
        int[] count1 = new int[26];
        int[] count2 = new int[26];

        // 计算word1和word2中每个字母的频率
        word1.chars().forEach(c -> count1[c - 'a']++);
        word2.chars().forEach(c -> count2[c - 'a']++);

        // 使用IntStream比较每个字母的频率之差是否都不超过3
        return IntStream.range(0, 26).allMatch(i -> Math.abs(count1[i] - count2[i]) <= 3);
    }
}

解释

方法:

此题解的思路是使用一个大小为26的数组A来统计两个字符串中每个字母的频率差异。遍历字符串word1时,对应字母在数组A中的值增加;遍历字符串word2时,相应字母在数组A中的值减少。这样,数组A最终保存了两个字符串中每个字母的净出现次数差。最后,检查数组A中的每个值是否都在-3到3的范围内,若是,则返回true,表示两个字符串几乎相等;若不是,则返回false。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

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为什么选择使用大小为26的数组来记录字符频率差异而不是使用哈希表?
在处理仅涉及英文字母的字符串时,使用大小为26的数组来记录字符频率是一个效率高且空间占用低的方法。这是因为数组允许通过简单的索引操作即可实现快速访问和更新,其时间复杂度为O(1)。相比之下,哈希表虽然灵活且可扩展到更广泛的字符集,但在此场景下它可能涉及较高的哈希计算和冲突解决成本,且通常空间占用更大。因此,对于固定且有限的数据范围(如26个英文字母),使用数组是更优的选择。
🦆
在数组A的检查过程中,使用了列表推导和any函数,请问这种方法是否有更优的替代方案以提高效率或可读性?
使用列表推导配合any函数是一种简洁的方法来检查数组中是否存在不符合条件的元素。然而,这种方法首先生成一个布尔列表,然后再进行迭代检查,可能在空间效率上不是最优的。一个更优的替代方案是使用简单的循环来直接检查每个元素,这样可以在找到第一个不符合条件的元素时立即停止检查,避免额外的空间使用和完整的列表遍历。例如:`for f in A: if f < -3 or f > 3: return false`,最后返回true。这样做提高了效率且保持了良好的可读性。
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代码中直接使用'ord(char) - ord('a')'来转换字符索引,这种方法在所有编程语言中都通用吗?如果不是,请提供一些可能的替代实现。
代码中使用`ord(char) - ord('a')`来获取字符相对于'a'的位置是一种在多数支持字符编码函数的编程语言中有效的方法(如Python, Java, C++)。然而,并非所有编程语言均内置这类函数,或者字符编码方式可能有所不同。在不支持的环境中,可以使用字符与其ASCII码的映射表或字典来实现类似的功能。例如,在JavaScript中,可以使用`char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)`来达到同样的效果。
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题解中提到的边界检查`f < -3 or f > 3`,在实际编码时是否有可能遗漏或错误处理这种条件判断?例如,有没有可能在某些编程环境中处理错误导致逻辑判断失效?
在实际编码过程中,确实有可能因为疏忽或错误理解条件而错误地实现这种边界检查。例如,可能会错误地编写为`f <= -3 or f >= 3`,这会导致边界条件处理错误。此外,不同编程语言中的逻辑运算符优先级不同可能也会引起问题。为避免这些错误,建议在实现逻辑判断时增加单元测试,确保所有边界条件都被恰当处理。此外,对于复杂的条件表达式,使用括号明确优先级是一个好习惯,能够增加代码的清晰度和准确性。

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