Python 为什么这是错误的（排列）？

问题：给定两个字符串s1和s2，如果s2包含s1的置换，则编写一个函数返回true。换句话说，第一个字符串的一个排列是第二个字符串的子字符串

（来自Leetcode）

示例：

输入：

s1 = "ab"
s2 = "eidbaooo"

s1= "ab"
s2 = "eidboaoo"

输出：

True

说明：

s2

包含一个

s1

（“ba”）的排列

输入：

s1 = "ab"
s2 = "eidbaooo"

s1= "ab"
s2 = "eidboaoo"

输出：

False

isperm = False
for i in range(len(s2)-len(s1)+1):
    if sorted(s2[i : i+len(s1)]) == sorted(s1):
        isperm = True
return isperm

你可以试试这个

import itertools as itt
def isPerm(s1, s2):
    for s in itt.permutations(s1, len(s1)):
        if ''.join(s) in s2:
            return True
    return False

s1= "ab"
s2 = "eidboaoo"
isPerm(s1, s2)

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您的算法是一种蛮力，对于这个问题以及LeetCode上的大多数中等和困难问题来说，并不是理想的解决方案

这将通过：

class Solution:
    def checkInclusion(self, a, b):
        count_map_a = collections.Counter(a)
        count_map_b = collections.Counter(b[:len(a)])

        for i in range(len(a), len(b)):
            if count_map_a == count_map_b:
                return True

            count_map_b[b[i]] += 1
            count_map_b[b[i - len(a)]] -= 1
            if count_map_b[b[i - len(a)]] == 0:
                del(count_map_b[b[i - len(a)]])

        return count_map_b == count_map_a

对于这个问题，我们不需要使用

sorted

。相反，我们将使用两个

计数器

Sorted是一个O（N logn）的时间复杂度，当我们在一个N阶的for循环中运行它时，时间复杂度将变成O（N^2 logn）。我们的目标是首先找到最有效的算法，以最低的时间复杂度，然后我们可能会考虑将我们的内存减少到最低。

工具书类

有关更多详细信息，请参阅，您可以在其中找到大量解释良好的公认解决方案，包括各种有效算法和渐近/复杂性分析


蛮力算法通常被接受的问题。对于和问题，大约90%的情况下，蛮力算法的失败主要是由于（TLE）错误，而较少是由于超过内存限制（MLE）错误


那么您要问的代码有什么问题？这听起来真是个糟糕的问题idea@mad物理学家：为什么会这样？因为如果第一个字符串包含多于两个元素，你将永远野蛮地执行一项本应快速完成的任务。