算法特别篇_强大的static优化

概：思来想去，果然还是有必要记录一下这见证历史的时刻！学c++也有点时间了，关于代码基础细节反面，一直没有切身体会过有多大的影响。今天借这份每日一题记录一下细节上的百倍优化。
来源：力扣（LeetCode）
链接：LeetCode_839_相似字符串组

故事开始

首先题目

我打开力扣看到了今天的每日一题，又是困难，又是并查集，大体思路并不难，不会并查集的hxd去隔壁博客康康算法特别篇_并查集思路(LeetCode_778_水位上升的泳池中游泳) 。嗯，那我先把题扔上来。

• 题目
  如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。
  例如，“tars” 和 “rats” 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； “rats” 和 “arts” 也是相似的，但是 “star” 不与 “tars”，“rats”，或 “arts” 相似。
  总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{“tars”, “rats”, “arts”} 和 {“star”}。注意，“tars” 和 “arts” 是在同一组中，即使它们并不相似。形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。
  给你一个字符串列表 strs。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。请问 strs 中有多少个相似字符串组？

• 例子
  示例 1：
  输入：strs = [“tars”,“rats”,“arts”,“star”]
  输出：2
  示例 2：
  输入：strs = [“omv”,“ovm”]
  输出：1

• 提示
  1 <= strs.length <= 100
  1 <= strs[i].length <= 1000
  sum(strs[i].length) <= 2 * 104
  strs[i] 只包含小写字母。
  strs 中的所有单词都具有相同的长度，且是彼此的字母异位词。

• 备注：
  字母异位词（anagram），一种把某个字符串的字母的位置（顺序）加以改换所形成的新词。

然后AC这道题目

下来我就动手了，很快啊！直接搓了一个并查集，给他ac了，但是效率感人（如下图），我刷力扣以来第一次这么惨淡，虽然ac了，但是伤害不高羞辱性极强。我能忍吗，我不能，我得优化它。

这边先贴一下最开始用的那份代码

class UnionFind
{
public:
    vector<int> parents;
    int count = 0;
    UnionFind(int n)
    {
        count = n;
        for(int i = 0;i<n;i++)
        {
            parents.push_back(i);
        }
    }
    int Find(int x)
    {  
        if(parents[x]==x) return x;
        return Find(parents[x]);
    }
    void marge(int x,int y)
    {
        if(Find(x)!=Find(y))
        {
            parents[Find(x)] = Find(y);
            count--;
        }
    }
};
class Solution {
public:
    int numSimilarGroups(vector<string>& strs) {
        UnionFind uf(strs.size());
        for(int i = 0;i<strs.size();i++)
            for(int j = i+1;j<strs.size();j++)
                if(strResemble(strs[i],strs[j])) uf.marge(i,j);
        return uf.count;
    }
    bool strResemble(string& a,string& b)
    {
        vector<int> ve;
        for(int i = 0;i<a.length();i++)
        {
            if(a[i]!=b[i])
            {
                ve.push_back(i);
            }
        }
        if(ve.size()==0) return true;
        if(ve.size()!=2) return false;
        if(a[ve[0]]==b[ve[1]]&&a[ve[1]]==b[ve[0]]) return true;
        return false;
    }
};

接着优化我的效率

• 如上代码中，我只有一个方法的参数使用了引用，是因为感觉那些int参数无关紧要的，但是效率太低之后，我决定给我所有的参数都改成引用，但是效率仍旧感人。你可以理解成没变
• 在苦思冥想之后，我觉得是因为频繁调用strResemble方法频繁创建了vector并且频繁申请空间导致，于是我当机立断，给这个vector改成了static，然后稍稍调整代码，但仍旧基本没有改变，让我直呼发生甚么事了。
• 最终得出结论，问题可能并不出在声明vector上，二是出在push_back()这一手动态内存申请上，于是我把vector改成了静态数组，并取一个int变量去作为size来使用，全员静态，就不存在动态申请内存，导致内存使用过多的情况了，反复利用一块内存的优势就来了，看下图
  
  贴个最终代码

class UnionFind
{
public:
    vector<int> parents;
    int count = 0;
    UnionFind(int n)
    {
        count = n;
        parents = vector<int>(n);
        for(int i = 0;i<n;i++)
        {
            parents[i] = i;
        }
    }
    int Find(int& x)
    {  
        if(parents[x]==x) return x;
        return Find(parents[x]);
    }
    void marge(int& x,int& y)
    {
        if(Find(x)!=Find(y))
        {
            parents[Find(x)] = Find(y);
            count--;
        }
    }
};
class Solution {
public:
    int numSimilarGroups(vector<string>& strs) {
        UnionFind uf(strs.size());
        for(int i = 0;i<strs.size();i++)
            for(int j = i+1;j<strs.size();j++)
                if(strResemble(strs[i],strs[j])) uf.marge(i,j);
        return uf.count;
    }
    bool strResemble(string& a,string& b)
    {
        static int p[2];
        static int boo;
        boo = 0;
        for(int i = 0;i<a.length();i++)
        {
            if(a[i]!=b[i])
            {
                if(boo>1) return false;
                p[boo] = i;
                boo++;
            }
        }
        if(boo==0) return true;
        if(boo==1) return false;
        if(a[p[0]]==b[p[1]]&&a[p[1]]==b[p[0]]) return true;
        return false;
    }
};