设计一个算法统计在输入字符串中各个不同字符出现的频度

### 回答1：
可以使用哈希表来统计每个字符出现的频度。具体步骤如下：

1. 创建一个空的哈希表，用于存储每个字符出现的次数。

2. 遍历输入字符串中的每个字符，如果该字符在哈希表中不存在，则将其添加到哈希表中，并将其出现次数设为1；如果该字符在哈希表中已经存在，则将其出现次数加1。

3. 遍历完整个字符串后，哈希表中存储的就是每个字符出现的频度。

4. 可以按照字符的 ASCII 码值从小到大遍历哈希表，输出每个字符及其出现的次数。

例如，对于字符串 "hello world"，可以得到以下哈希表：

{
'h': 1,
'e': 1,
'l': 3,
'o': 2,
' ': 1,
'w': 1,
'r': 1,
'd': 1
}

输出结果为：

字符 h 出现 1 次
字符 e 出现 1 次
字符 l 出现 3 次
字符 o 出现 2 次
字符 出现 1 次
字符 w 出现 1 次
字符 r 出现 1 次
字符 d 出现 1 次

### 回答2：
这个问题可以使用哈希表来解决，步骤如下：

1. 定义一个哈希表，用来存储不同字符出现的频度。哈希表的 key 是每个字符，value 是该字符出现的次数。

2. 遍历输入的字符串，对于每个字符，判断它是否在哈希表中已经存在。如果不存在，就将该字符加入哈希表中并设置对应的 value 为 1。如果存在，就将该字符对应的 value 加 1。

3. 遍历完整个字符串后，哈希表中存储的就是所有不同字符出现的频度了。

以下是一个 Python 实现的样例代码：

def count_frequencies(s):
    freq_dict = {}

    for c in s:
        if c in freq_dict:
            freq_dict[c] += 1
        else:
            freq_dict[c] = 1

    return freq_dict

这个算法的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是字符串的长度。因为要遍历整个字符串一次，并且哈希表的插入和查找操作的时间复杂度是常数级别。如果使用一个固定大小的数组代替哈希表，时间复杂度同样是 O(n)，但是空间复杂度会更小。

### 回答3：
同学的问题很好，设计一个算法统计在输入字符串中各个不同字符出现的频度。为了简化问题，我们假设输入的字符串只包含 ASCII 码字符（0~127），并且只考虑大写和小写字母的出现频度。

设计思路：

本问题的核心是在给定一串字符中，寻找出现次数不同的所有字符，并统计它们出现的次数。我们可以借助哈希表，以字符为键，以出现次数为值。

具体的步骤如下：

1. 构建一个大小为 128 的哈希表，表示 ASCII 码表中的所有字符。

2. 遍历输入字符串，对于每个字符，判断它是否为字母。如果不是字母，则忽略这个字符，进入下一个字符；如果是字母，则将字符转换为小写形式，并在哈希表中查找对应的键值对。

3. 如果哈希表中不存在该键，则将该键插入哈希表，并将对应的值赋为 1；如果哈希表中已经存在该键，则将对应的值加一。

4. 循环遍历完输入字符串后，哈希表中所有键值对的值即为该字符在输入字符串中出现的频度。

具体实现：

def count_character_frequency(string):
    # 构建哈希表
    table = [0] * 128
    for s in string:
        # 只考虑大小写字母
        if s.isalpha():
            key = ord(s.lower())
            table[key] += 1
    # 遍历哈希表，统计频度
    frequency = {}
    for i in range(128):
        if table[i] > 0:
            frequency[chr(i)] = table[i]
    return frequency

总结：

本算法的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 表示输入字符串的长度。由于哈希表的查找和插入操作的时间复杂度为 $O(1)$，因此该算法非常高效。同时，该算法可扩展性强，可以在输入字符串中统计任何字符的出现频度。