Pitfalls of anagram checking

Pitfalls of anagram checking

Каждая учебная задача таит пару-тройку грабель; вот они.

Задача

Определить, являются ли две строки анаграммами: состоят из одних и тех же букв с одинаковой частотой.

Решение

``python
def are_anagrams(a: str, b: str) -> bool:
    return sorted(a.lower()) == sorted(b.lower())

print(are_anagrams("listen", "silent"))
`

Как это работает

Анаграммы дают одинаковые отсортированные последовательности букв. Сортировка — простое и наглядное решение; словарь частот дал бы ту же проверку без сортировки.

Пример работы

`text
True
``

Сложность

O(n log n) из-за сортировки, O(n) по памяти.

Частые ошибки

1. Не обрабатывать крайние случаи. Пустой ввод, ноль, отрицательные числа — именно там решение чаще всего ломается.
2. Смешивать типы данных. Строки и числа ведут себя по-разному; неявное приведение типов — источник неочевидных багов.
3. Писать код без проверки на маленьких примерах. Прогоните решение вручную на 2-3 значениях, прежде чем считать задачу решённой.

Заметив такую ошибку в чужом коде, вы уже мыслите как ревьюер.

View Full Gallery → https://go.cbrop.com/prse

Related:

https://kpetrenko8.wixsite.com/my-site-1/post/cici-marie
https://secure.linkcentre.com/status/1738406/?from=submit
https://circularsaw.biz/jb+creepshots?f=instapaper
https://pastebin.com/vWBDxdmT
https://github.com/ozalopa956-cloud/text-normalize-py/issues/8