有一篇文章谷歌面試趣事中提到的面試題。
問題是這樣的：
假設這有乙個各種字母組成的字串，假設這還有另外乙個字串，而且這個字串裡的字母數相對少一些。從演算法是講，什麼方法能最快的查出所有小字串裡的字母在大字串裡都有？
比如，如果是下面兩個字串：
string 1: abcdefghlmnopqrs
string 2: dcgsrqpom
答案是true，所有在string2裡的字母string1也都有。如果是下面兩個字串：
string 1: abcdefghlmnopqrs
string 2: dcgsrqpoz
答案是false，因為第二個字串裡的z字母不在第乙個字串裡。
對於這種操作一種幼稚的做法是輪詢第二個字串裡的每個字母，看它是否同在第乙個字串裡。從演算法上講，這需要o(n*m)次操作，其中n是string1的長度，m是string2的長度。就拿上面的例子來說，最壞的情況下將會有16*8 = 128次操作。
乙個稍微好一點的方案是先對這兩個字串的字母進行排序，然後同時對兩個字串依次輪詢。兩個字串的排序需要(常規情況)o(m log m) + o(n log n)次操作，之後的線性掃瞄需要o(m+n)次操作。同樣拿上面的字串做例子，將會需要16*4 + 8*3 = 88加上對兩個字串線性掃瞄的16 + 8 = 24的操作。(隨著字串長度的增長，你會發現這個演算法的效果會越來越好)
最終，我告訴了他乙個最佳的演算法，只需要o(n+m)次操作。方法就是，對第乙個字串進行輪詢，把其中的每個字母都放入乙個hashtable裡(成本是o(n)或16次操作)。然後輪詢第二個字串，在hashtable裡查詢每個字母，看能否找到。如果找不到，說明沒有匹配成功。這將消耗掉8次操作 —— 這樣兩項操作加起來一共只有24次。不錯吧，比前面兩種方案都要好。
guy沒有被打動。他把他的皮褲子弄的沙沙響作為回應。」還有沒有更好的？「他問道。
我的天？這個傢伙究竟想要什麼？我看看白板，然後轉向他。」沒有了，o(n+m)是你能得到的最好的結果了 —— 我是說，你至少要對每個字母至少訪問一次才能完成這項操作 —— 而這個方案是剛好是對每個字母只訪問一次「。我越想越確信我是對的。
他走到白板前，」如果這樣呢 —— 假設我們有乙個一定個數的字母組成字串 —— 我給每個字母分配乙個素數，從2開始，往後類推。這樣a將會是2，b將會是3，c將會是5，等等。現在我遍歷第乙個字串，把每個字母代表的素數相乘。你最終會得到乙個很大的整數，對吧？然後 —— 輪詢第二個字串，用每個字母除它。如果除的結果有餘數，這說明有不匹配的字母。如果整個過程中沒有餘數，你應該知道它是第乙個字串恰好的子集了。這樣不行嗎？「
我不知道這位老大是怎麼實現素數乘除的，就我來說，實現後效果卻大跌眼鏡。
對於1000000次迴圈，
checkstringinbyhashmap: 203ms
checkstringinbyprime: 3357ms
相差了10倍， 還是用 hashmap實現的又簡單，又快
但是hashmap還是不夠快，因為每次查詢字元是不是包含時，都要hash 和查詢。
於是我用bitset 實現了乙個以位標誌方法的演算法，1000000次迴圈 只需要 11ms.
結論： 大牛的話也不能完全相信，一切優美演算法都要以實際測試結果為準。
bitset 實現原始碼：
public boolean checkifin(mybitset set)
} return true;
}
以上的都以大字串是多次使用為前提， 如果每次都不一樣的話，簡單的loop卻是最佳方案。因為建立hashmap的成本也很高。
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