Question

我正在尝试编写一个程序，该程序给定了用户输入的字符串，从而找到了列表中所有可用的字谜？ O（klogN + W）的时间复杂度不包括排序的时间复杂度。

我的方法是先对每个单词按字母顺序排序，然后对列表按字母顺序排序。例如，这样的列表：

['act',bad','cat','tac']...

将成为

['act','act','act','bad']

为了满足O（klogN）时间的复杂性，我决定使用二进制搜索。但是我不确定该怎么做？到目前为止，这是我目前的代码，但仅将单词的第一个字谜附加到anagramList吗？

def binarySearch(arr, lower, upper, target):
anagramList=[]
if upper >= lower:
    mid = lower + ((upper - lower) // 2)
    if areAnagrams(arr[mid],target):
        anagramList.append(arr[mid])
    elif arr[mid] > target:
        return binarySearch(arr, lower, mid - 1, target)
    else:
        return binarySearch(arr, mid + 1, upper, target)
return anagramList

areAnagrams检查2个字符串是否彼此为字谜。

Answer 1

在每个单词中对字符排序可能是正确的方法，但是您将需要存储原始单词并将每个 sorted 字符序列映射到一个或多个单词的列表，因此您可以显示所有有效结果。您将需要一个这样的映射（左侧是字符的排序序列，右侧是所有有效的单词，它们是这些字符的字谜）：

"art" -> [ "art", "rat" ]
"acr" -> [ "car" ]

...

一旦有了此映射，就可以通过使用Python dict对象（对于大小为N的字典而言，其效率不亚于Python）来通过二进制搜索或直接使用Python的哈希机制进行搜索。 log2（N）用于二进制搜索，并且在解释器中进行了编码，因此非常快）。

一旦您构建了词典，查找字谜就需要对输入序列进行排序（最糟糕的是O（k）），然后找到匹配的字符串（对于二进制搜索，则为O（log（N）））。完全不依赖于输出大小（每个字典条目中的输出已经准备就绪）。

如果您决定不使用dict并坚持使用二进制搜索，则最好的数据结构很可能是列表列表，每个元素都包含[“ sorted-characters”，“ word1”，“ word2”，...等]。外部列表按每个内部列表中的第一项（排序的字符）排序，例如，使用上面的示例字谜：

["art", "art", "rat" ]
["acr", "car" ]

给定输入字符串，如何搜索O（k logN + W）时间中的所有字谜，其中W是输出大小，k是字符串中的最大字符？

1 个答案: