python乱序字符串排序的实现方式

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python乱序字符串排序

什么是乱序字符串排序检查

乱序字符串检查算法研究

解法一解法二解法三

python乱序字符串排序


什么是乱序字符串排序

乱序字符串排序是指一个字符串是另一个字符串的乱序排序，比如apple就是eppal的乱序字符串。

检查

假设字符串由26个小写字符串组成。
1、时间复杂度O(n^2)
解决方案：
判断两个字符串长度是否相等，若不相等返回False，不相等则判断第一个字符串的字符是否在第二个字符串中，如果不在，返回False，如果在则把第二个字符串中查找的位置元素置为None，因为要改变第二个字符串，需把第二个字符串转换为list，代码如下：
def none_sort_str(s1, s2):
  s2_list = list(s2)
  if len(s1) != len(s2):
    return False
  else:
    for i in range(len(s1)):
      for j in range(len(s2_list)):
        if s1 in s2_list:
          s2_list[s2_list.index(s1)] = None
          break
        else:
          return False
  return True2、时间复杂度O(n)
解决方案：
判断两个字符串长度是否相等，若不相等返回False，使用计数方式，代码如下：
def none_sort_str2(s1, s2):
  a = [0] * 26
  b = [0] * 26
  for i in range(len(s1)):
    index1 = ord(s1) - ord('a')
    a[index1] += 1
  for i in range(len(s2)):
    index2 = ord(s2) - ord('a')
    b[index2] += 1
  if a == b:
    return True
  else:
    return False
乱序字符串检查算法研究

显示不同量级的算法的一个很好的例子是字符串的乱序检查。乱序字符串是指一个字符串只是另一个字符串的重新排列。
例如，'heart' 和 'earth' 就是乱序字符串。'python' 和 'typhon' 也是。为了简单起见，我们假设所讨论的两个字符串具有相等的长度，并且他们由 26 个小写字母集合组成。我们的目标是写一个布尔函数，它将两个字符串做参数并返回它们是不是乱序。

解法一

思路：将两个字符串都转化成列表，然后遍历其中一个，当前元素在另外一个列表中就把另一个列表的对应元素移除（防止重复干扰）。不存在就返回FALSE，遍历完成返回True
代码参考如下：
str1 = 'hagjen'
str2 = 'ahejng'
def foo(str1,str2):
  ls1 = list(str1)
  ls2 = list(str2)
  for i in ls1:
    if i in ls2:
      ls2.remove(i)
    else:return False
  return True
print(foo(str1,str2))算法复杂度：两层for循环，都是和n线性相关，所以这个算法复杂度为 O(n^2 )。

解法二

两个字符串也都转为列表，然后排序当排序后连个列表相等就返回True，否则FALSE
str1 = 'hagjen'
str2 = 'ahejng'
def foo(str1,str2):
  ls1 = list(str1).sort()
  ls2 = list(str2) .sort()
  return True if ls1==ls2 else False
print(foo(str1,str2))算法复杂度：咋一看完全没有循环，复杂度好像非常低，但是别忘了排序！排序是python内部实现的，它也需要时间消耗，排序的算法复杂度一般是O(nlog（n）)，O(n^2)。所以这种方法不一定比上面的好

解法三

建立两个长度为26的列表，分别遍历两个字符串，分别计数，最后两个列表相同就返回True
def foo(s1,s2):
  ls1 = list(s1)
  ls2 = list(s2)
  count1 = [0 for i in range(26)]
  count2 = [0 for i in range(26)]
  print(count1)
  print(count2)
  for i in ls1:
    count1[ord(i)-ord('a')] +=1
  for i in ls2:
    count2[ord(i)-ord('a')] +=1
  return True if count1==count2 else False
print(foo('aacf','cfaa'))时间复杂度：由于没有循环嵌套也没有排序等算法，时间复杂度为2n+26，即O(n)
代码优化：
def is_simlar(s1, s2):
  from collections import Counter
  return Counter(s1) == Counter(s2)以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中国红客联盟。

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