时间复杂度(Time Complexity)是衡量算法执行时间的度量,空间复杂度(Space Complexity)是衡量算法所需内存空间的度量。对于检查两个字符串是否相互排列的算法,时间和空间复杂度的正确性取决于具体的实现方式。
一种常见的算法是使用哈希表来统计每个字符在两个字符串中出现的次数,然后比较两个哈希表是否相同。这种算法的时间复杂度为O(n),其中n是字符串的长度,因为需要遍历每个字符并在哈希表中进行插入和查找操作。空间复杂度也为O(n),因为需要存储每个字符的出现次数。
另一种算法是对两个字符串进行排序,然后比较排序后的结果是否相同。这种算法的时间复杂度取决于排序算法的复杂度,一般情况下为O(nlogn),其中n是字符串的长度。空间复杂度取决于排序算法是否使用额外的空间,如果使用,则为O(n),否则为O(1)。
综上所述,以上两种算法的时间和空间复杂度都是正确的,选择哪种算法取决于具体的需求和场景。
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