第五章 - 高频考题(中等)
1906. 查询差绝对值的最小值
0049. 字母异位词分组

题目地址(49. 字母异位词分组)

题目描述

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给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。
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示例:
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输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
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输出:
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[
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["ate","eat","tea"],
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["nat","tan"],
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["bat"]
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]
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说明:
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所有输入均为小写字母。
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不考虑答案输出的顺序。
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前置知识

  • 哈希表
  • 排序

公司

  • 阿里
  • 腾讯
  • 百度
  • 字节

思路

一个简单的解法就是遍历数组,然后对每一项都进行排序,然后将其添加到 hashTable 中,最后输出 hashTable 中保存的值即可。
这种做法空间复杂度 O(n), 假设排序算法用的快排,那么时间复杂度为 O(n * klogk), n 为数组长度,k 为字符串的平均长度
代码:
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var groupAnagrams = function (strs) {
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const hashTable = {};
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function sort(str) {
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return str.split("").sort().join("");
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}
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// 这个方法需要排序,因此不是很优,但是很直观,容易想到
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for (let i = 0; i < strs.length; i++) {
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const str = strs[i];
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const key = sort(str);
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if (!hashTable[key]) {
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hashTable[key] = [str];
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} else {
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hashTable[key].push(str);
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}
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}
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return Object.values(hashTable);
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};
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下面我们介绍另外一种方法,我们建立一个 26 长度的 counts 数组(如果区分大小写,我们可以建立 52 个,如果支持其他字符依次类推)。 然后我们给每一个字符一个固定的数组下标,然后我们只需要更新每个字符出现的次数。 最后形成的 counts 数组如果一致,则说明他们可以通过 交换顺序得到。这种算法空间复杂度 O(n), 时间复杂度 O(n * k), n 为数组长度,k 为字符串的平均长度.
49.group-anagrams
实际上,这就是桶排序的基本思想。 很多题目都用到了这种思想, 读者可以留心一下。

关键点解析

  • 桶排序

代码

  • 语言支持: Javascript,Python3, CPP
JS Code:
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/*
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* @lc app=leetcode id=49 lang=javascript
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*
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* [49] Group Anagrams
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*/
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/**
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* @param {string[]} strs
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* @return {string[][]}
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*/
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var groupAnagrams = function (strs) {
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// 类似桶排序
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let counts = [];
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const hashTable = {};
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for (let i = 0; i < strs.length; i++) {
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const str = strs[i];
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counts = Array(26).fill(0);
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for (let j = 0; j < str.length; j++) {
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counts[str[j].charCodeAt(0) - "a".charCodeAt(0)]++;
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}
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const key = counts.join("-");
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if (!hashTable[key]) {
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hashTable[key] = [str];
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} else {
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hashTable[key].push(str);
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}
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}
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return Object.values(hashTable);
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};
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Python3 Code:
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class Solution:
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def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
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"""
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思路同上,在Python中,这里涉及到3个知识点:
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1. 使用内置的 defaultdict 字典设置默认值;
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2. 内置的 ord 函数,计算ASCII值(等于chr)或Unicode值(等于unichr);
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3. 列表不可哈希,不能作为字典的键,因此这里转为元组;
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"""
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str_dict = collections.defaultdict(list)
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for s in strs:
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s_key = [0] * 26
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for c in s:
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s_key[ord(c)-ord('a')] += 1
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str_dict[tuple(s_key)].append(s)
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return list(str_dict.values())
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CPP Code:
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class Solution {
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public:
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vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& A) {
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unordered_map<string, int> m;
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vector<vector<string>> ans;
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for (auto &s : A) {
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auto p = s;
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sort(p.begin(), p.end());
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if (!m.count(p)) {
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m[p] = ans.size();
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ans.push_back({});
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}
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ans[m[p]].push_back(s);
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}
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return ans;
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}
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};
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复杂度分析
其中 N 为 strs 的长度, M 为 strs 中字符串的平均长度。
  • 时间复杂度:$O(N * M)$
  • 空间复杂度:$O(N * M)$
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