242.有效的字母异位词
怎么硕呢?
虽然我想到了可以用表去存每个字母的个数,所以一开始,我用了这种算法,
我将其锐评为: 傻子方法:用两个表
思路就是::建两个表,然后遍历对比
public boolean isAnagram1(String s, String t) {
// 傻子方法:用两个表
int[] sHashCount = new int[26], tHashCount = new int[26];
if (s == null || t == null) {
return false;
}
if (s.length() != t.length()) {
return false;
}
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
char charS = s.charAt(i);
char charT = t.charAt(i);
sHashCount[charS - 'a']++;
tHashCount[charT - 'a']++;
}
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if (sHashCount[i] != tHashCount[i]) {
return false;
}
}
return true;
}
然后看答案之后,我发现可以只用一个表:
思路:第一个串遍历时, 我的Hash表用 ‘ + ‘,第二个串用 ‘ – ‘, 然后看是否全是0
/**
* 聪明人用的方法
*/
public boolean isAnagram(String s, String t) {
int[] hashCount = new int[26];
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
hashCount[s.charAt(i) - 'a']++;
}
for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
hashCount[t.charAt(i) - 'a']--;
}
for (int i : hashCount) {
if (i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
349. 两个数组的交集
public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
Set<Integer> set1 = new HashSet<>();
Set<Integer> set2 = new HashSet<>();
for (int i : nums1) {
set1.add(i);
}
for (int i : nums2) {
if (set1.contains(i)) {
set2.add(i);
}
}
// Object[] array = set2.toArray();
// int[] answer = new int[set2.size()];
// for (int i = 0; i < set2.size(); i++) {
// answer[i] = (int) array[i];
// }
return set2.stream().mapToInt(x -> x).toArray();
}
202. 快乐数
class Solution {
public boolean isHappy(int n) {
Set<Integer> hashSet = new HashSet<>();
while (n != 1 && !hashSet.contains(n)) {
hashSet.add(n);
n = get(n);
}
return n==1;
}
public int get(int n) {
int sum = 0;
int tmp;
while (n != 0) {
tmp = n % 10;
sum += tmp * tmp;
n = n / 10;
}
return sum;
}
}
1. 两数之和
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
int[] answer = new int[2];
if(nums == null || nums.length==0){
return answer;
}
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int need = target - nums[i];
if (map.containsKey(need)) {
answer[0] = map.get(need);
answer[1] = i;
break;
}
map.put(nums[i], i);
}
return answer;
}
原文地址:http://www.cnblogs.com/Chain-Tian/p/16931063.html
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