方法一：两次哈希计数
题目要求制造字母异位词，所以字母的位置不需要考虑，只需要考虑每种字母的数量。使用哈希表对字母进行计数。计数结束后，检查字符串 的哪些字母比字符串 中的少，那么 需要通过变换补齐这些字母来构造 的字母异位词。 需要补的字母的数量即为需要的步数。
Solution:
def minSteps(self, s: str, t: str) -> int:
s_cnt = collections.Counter(s)
t_cnt = collections.Counter(t)
ans = 0
for c in set(s_cnt.keys()).union(set(t_cnt.keys())):
if s_cnt[c] < t_cnt[c]:
ans += t_cnt[c] - s_cnt[c]
return ans
Solution {
public:
int minSteps(string s, string t) {
int s_cnt[26] = {0};
int t_cnt[26] = {0};
for (char c : s)
++s_cnt[c - 'a'];
for (char c : t)
++t_cnt[c - 'a'];
int ans = 0;
for (int i = 0; i != 26; ++i)
if (s_cnt[i] < t_cnt[i])
ans += t_cnt[i] - s_cnt[i];
return ans;
}
};
复杂度分析：
- 时间复杂度：， 为字符串 与 的长度之和
哈希表的查询时间复杂度为 ，查询次数为 ，综合起来，时间复杂度为 。 - 空间复杂度：
哈希表中存放的元素至多为 26 个，因此内存需求不会随着字符串的变长而增加。
方法二：单次哈希计数
观察方法一，可以发现，两个次数器之间只有求差值的操作。因此，可以将 的计数过程直接改为与 的计数求差值，而不需要对 进行完整的计数。这样做可以进一步减少哈希表的内存消耗。
Solution:
def minSteps(self, s: str, t: str) -> int:
s_cnt = collections.Counter(s)
ans = 0
for char in t:
if s_cnt[char] > 0:
s_cnt[char] -= 1
else:
ans += 1
return ans
Solution {
public:
int minSteps(string s, string t) {
int s_cnt[26] = {0};
for (char c : s)
++s_cnt[c - 'a'];
int ans = 0;
for (char c : t)
if (s_cnt[c - 'a'] == 0)
++ans;
else
--s_cnt[c - 'a'];
return ans;
}
};
复杂度分析：
- 时间复杂度：， 为字符串 与 的长度之和
哈希表的查询时间复杂度为 ，查询次数为 ，综合起来，时间复杂度为 。 - 空间复杂度：
哈希表中存放的元素至多为 26 个，因此内存需求不会随着字符串的变长而增加。