Key : Value} Key 为排好序的字符串, Value 为数组, 存储与 Key 字母相同的单词, 遍历每个单词并排序字母, 查找排序好的字符串是否存在于 Keys, 利用哈希映射可将查找操作时间复杂度降为...O(1)
其解题逻辑为(这里按字母升序排列):
输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
建立哈希映射 map = {}
遍历该字符串数组:
第一个单词...统计字频解题:
这种解题方法还可以再优化, 可以省略对字符串排序的操作。
仔细想想,一个单词最多由 26 个英文字母组成, 不就也可以建立一个哈希映射吗?...如:
对于单词 "aeat" :
建立哈希映射{ 'a' : 2 ; 'e' : 1; t : 1 }
key 为出现的单词, value 出现的频次。...对于求词频还可以优化, 字母数量固定 26 个, 直接建立一个长度为 26 的数组, 其索引代表二十六个字母位, 遍历单词中的字母, 字母每出现一次, 数组中代表该字母的元素值加 1。