！！本篇所选题目及解题思路均来自代码随想录 (programmercarl.com)
一 LC242.有效的字母异位词
题目要求：
给定两个字符串
s和t，编写一个函数来判断t是否是s的字母异位词。注意：若
s和t中每个字符出现的次数都相同，则称s和t互为字母异位词。242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode）
题目分析：
本题可以使用暴力解法，即两个for循环遍历嵌套，统计a~z在s和t中各出现的次数，然后比较是否相等，听起来就知道时间复杂度不会低。那么我们换个角度考虑，可不可以用a~z作为索引值0~25，用次数统计作为数组中的元素呢？也就哈希表。这样我们只需要比较哈希表对应下标位置的元素是否相等就可以了。再进一步简化考虑，与其建立两个哈希表，依次比较，不如简化一下，使用一个哈希表完成，既然我们需要判断的仅仅是两个元素数值是否相等，那我们只要拿s中增加的数值减去t中增加的数值，如果最后的结果和原先相同，就说明s和t中的次数一样。整体思路完毕，接下来考虑细节。
首先考虑我们该如何构建哈希表？刚刚我们提到过，要用a~z作为索引值0~25，用次数统计作为数组中的元素。因为我们的数据量不大，且索引连续，所以我们直接采用数组作为底层实现就OK了。接下来考虑如何用a~z作为索引值，我们知道，在Java中的字符是用ASCII码表示的，a~z数值连续，而数组中的索引值从0开始连续，所以我们只要用所有字母减去字符a即可得到其对应的索引值。
代码实现如下：
public boolean isAnagram(String s, String t) {
int[] record = new int[26];
for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
record[s.charAt(i) - 'a']++;
}
for(int i = 0; i < t.length(); i++) {
record[t.charAt(i) - 'a']--;
}
for(int i = 0; i < record.length; i++) {
if( record[i] != 0) {
return false;
}
}
return true;
}我们可以进一步优化代码，将两次循环合并为一个，毕竟先加谁先减谁无所谓，最后结果不变。但是需要注意合并循环需要先判断两个字符串长度是否相等，否则就会出现越界问题。
public boolean isAnagram(String s, String t) {
// 首先判断两个字符串长度是否相等，不等直接返回false
if(s.length() != t.length()) {
return false;
}
int[] record = new int[26];
for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
record[s.charAt(i) - 'a']++;
record[t.charAt(i) - 'a']--;
}
for(int i = 0; i < record.length; i++) {
if( record[i] != 0) {
return false;
}
}
return true;
}
这道题目也可以使用sort（）方法进行排序后直接比较，感兴趣的同学可以自己实现试一下。
二 LC349 两个数组的交集
题目描述: 给定两个数组
nums1和nums2，返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。
题目分析：
本题和上题有异曲同工之妙，都是判断某个元素是否在一个集合中出现过。所以我们依旧可以沿用上题的思路，唯一的难点在于如何实现“去重”。根据官方的提示，可以看到：
1 <= nums1.length, nums2.length <= 10000 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000
两个数组的长度及元素内容都有范围限定，因此可以直接使用数组作为底层实现。数组长度略大于1001即可。这里我们把情况考虑得更全面一点，不考虑对于数组长度和元素大小的限定条件，则需要使用set实现。set适合索引值数值分散或很大的情况，因为set的索引值无需像数组一样必须连续。解题思路也很简单，遍历nums1，将nums1中存在的索引对应的数值置为1（其他默认为0），由此得到的hash表即为一个记录了nums1所有元素去重后的结果的表。之后再次遍历nums2，判断其中存在的索引对应的值是否为1，如果为1说明该索引为两个数组的交集，将其存在结果集中即可。这里需要注意，我们的结果集也需要是一个hash数组，因为我们同样需要实现“去重”的操作。最后将结果集转换为数组即可。
代码实现：
public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
Set<Integer> set1 = new HashSet<>(); //
Set<Integer> resSet = new HashSet<>(); // 结果集
//遍历数组1，将数组1中的元素存储进去
for (int i : nums1) {
set1.add(i);
}
//遍历数组2，判断哈希表中是否存在该元素
for (int i : nums2) {
if (set1.contains(i)) {
resSet.add(i);
}
}
// 将set转换成数组
int[] arr = new int[resSet.size()];
int j = 0;
for(int i : resSet){
arr[j++] = i;
}
return arr;
}使用数组实现的代码如下，因为数组不好实现去重，所以我们直接使用两个数组分别将nums1、nums2中存在值的索引对应的数值置为1，之后比较相同索引值位置的元素是否均为1，若均为1则表示该值为交集中的元素：
public int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
int[] hash1 = new int[1002];
int[] hash2 = new int[1002];
for(int i : nums1)
hash1[i]++;
for(int i : nums2)
hash2[i]++;
List<Integer> resList = new ArrayList<>();
for(int i = 0; i < 1002; i++)
if(hash1[i] > 0 && hash2[i] > 0)
resList.add(i);
int index = 0;
int res[] = new int[resList.size()];
for(int i : resList)
res[index++] = i;
return res;
}
