顯示不同量級的算法的一個很好的例子是字符串的亂序檢查。亂序字符串是指一個字符串只是另一個字符串的重新排列。例如，‘heart’ 和 ‘earth’ 就是亂序字符串。‘python’ 和 ‘typhon’ 也是。為了簡單起見，我們假設所討論的兩個字符串具有相等的長度，并且他們由 26 個小寫字母集合組成。我們的目標是寫一個布爾函數，它將兩個字符串做參數并返回它們是不是亂序。

解法一：

思路：將兩個字符串都轉化成列表，然后遍歷其中一個，當前元素在另外一個列表中就把另一個列表的對應元素移除（防止重復干擾）。不存在就返回FALSE，遍歷完成返回True

代碼參考如下：

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 Falsereturn True print(foo(str1,str2))

算法復雜度：兩層for循環，都是和n線性相關，所以這個算法復雜度為 O(n^2 )。

解法二：

兩個字符串也都轉為列表，然后排序當排序后連個列表相等就返回True，否則FALSE

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' 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))

算法復雜度：咋一看完全沒有循環，復雜度好像非常低，但是別忘了排序！排序是python內部實現的，它也需要時間消耗，排序的算法復雜度一般是O(nlog（n）)，O(n^2)。所以這種方法不一定比上面的好

解法三

建立兩個長度為26的列表，分別遍歷兩個字符串，分別計數，最后兩個列表相同就返回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')] +=1for i in ls2:count2[ord(i)-ord('a')] +=1return True if count1==count2 else False print(foo('aacf','cfaa'))

時間復雜度：由于沒有循環嵌套也沒有排序等算法，時間復雜度為2n+26，即O(n)

代碼優化：

def is_simlar(s1, s2):from collections import Counterreturn Counter(s1) == Counter(s2)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对python乱序字符串检查算法研究的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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