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  • 【面试经典150 | 哈希表】单词规律


    文章目录

    • 写在前面
    • Tag
    • 题目来源
    • 题目解读
    • 解题思路
      • 方法一:哈希表
    • 写在最后

    写在前面

    本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更……

    专栏内容以分析题目为主,并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容进行回顾与总结,文章结构大致如下,部分内容会有增删:

    • Tag:介绍本题牵涉到的知识点、数据结构;
    • 题目来源:贴上题目的链接,方便大家查找题目并完成练习;
    • 题目解读:复述题目(确保自己真的理解题目意思),并强调一些题目重点信息;
    • 解题思路:介绍一些解题思路,每种解题思路包括思路讲解、实现代码以及复杂度分析;
    • 知识回忆:针对今天介绍的题目中的重点内容、数据结构进行回顾总结。

    Tag

    【哈希表】【字符串】


    题目来源

    面试经典150 | 290. 单词规律


    题目解读

    该题目与 面试经典150 | 205. 同构字符串 如出一辙,只是其中的一个字符串变成了英文单词字符和空格组成的。


    解题思路

    方法一:哈希表

    解决本题的思路依旧是 面试经典150 | 205. 同构字符串 中的解题思路,本题只是多了一步先从字符串 s 中根据空格分隔字符,然后将分隔后的字符存入哈希表中。

    如何根据空格来分割字符串,这是字符串的基础操作了。

    维护一个字符串 str 来存放当前的字符,维护一个字符串数组 vStr 来存放分割出来的字符串。我们遍历字符串 s,在没遇到空格或者到达字符结尾时,我们就累加当前的字符到 str 上,一旦遇到了空格或者达到的字符串结尾,就将 str 存放到 vStr 中,并更新 str = "",我们遍历完字符串 s 分割任务也就完成了。

    实现代码

    class Solution {
    public:
        bool wordPattern(string pattern, string s) {
            int i;
            s += '-';
            vector<string> vStr;
            string str;
            for(i = 0; i < s.size(); ++i) {
                if(isspace(s[i]) || s[i] == '-') {
                    vStr.push_back(str);
                    str.clear();
                }
                else {
                    str += s[i];
                }
            }
    
            unordered_map<char, int> chIdx, strIdx;
    
            int n = pattern.size();
            int m = vStr.size();
            if(m != n) {
                return false;
            }
            
            for(i = 0; i < n; ++i) {
                chIdx[pattern[i]] = i;
                strIdx[vStr[i]] = i;
            }
    
            for(i = 0; i < n; ++i) {
                if(chIdx[pattern[i]] != strIdx[vStr[i]]) {
                    return false;
                }
            }
            return true;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n), n n n 为字符串 pattern 的长度。

    空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。


    写在最后

    如果文章内容有任何错误或者您对文章有任何疑问,欢迎私信博主或者在评论区指出 💬💬💬。

    如果大家有更优的时间、空间复杂度方法,欢迎评论区交流。

    最后,感谢您的阅读,如果感到有所收获的话可以给博主点一个 👍 哦。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_54383080/article/details/133705058
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