【LeetCode Top 100】49. Group Anagrams【Medium】【JAVA】

1. 题目

2. 题意

对输入的N个字符串进行分组，分组的依据为：同组内的字符串拥有相同的字母组合，排列顺序可以不同。

3. 方法一

3.1 思路

分类可以想到的就是Map这个数据结构，可以通过特定的Key值，将不同的元素放入到不同的key下进行分类。而我们分类的依据是字符串拥有相同的字符组合，但顺序可以不同，那我们可以考虑将字符串字符组合的调整顺序，都是升序排列，得到的新字符串可以做为对应组的Key值。例如，对于"ate"和"eat"，对他们进行降序排列，都为"aet"，即他们将被归为一类。

这样子做的时间复杂度是多少呢？假设有N个字符串，每个字符串长度约为K，即我们需要遍历所有的字符串，即O(N)，同时，对于每个字符串我们需要一次排序，最佳的时间复杂度为O(KlogK)，因此总的时间复杂度约为O(NKlogK)。

3.2 代码

	public List<List<String>> groupAnagrams1(String[] strs) {
        // 用于进行分类
        HashMap<String, List<String>> maps = new HashMap<>();
        // 用于存放结果
        List<List<String>> output = new ArrayList<>();

        // 遍历每个元素
        for (String s : strs
                ) {
            // 将每个字符串的元素进行排序，排序的结果作为分类的Key
            char[] chars = s.toCharArray();
            Arrays.sort(chars);
            String temp = new String(chars);

            // 根据Key进行分类
            if (!maps.containsKey(temp)) {
                List<String> list = new ArrayList<>();
                list.add(s);
                maps.put(temp, list);
                output.add(list);
            } else {
                maps.get(temp).add(s);
            }
        }
        return output;
    }

4. 方法二

4.1 思路

对于思路一，我们的开销主要是两个地方，一个是遍历了所有字符串的O(N)，这一块的开销无法避免，那我们考虑对每个字符串进行排序的O(KlogK)进行优化。首先，优化排序算法有些困难，基本很难再明显提升，那我们考虑是否能不进行排序。我们分组的依据是拥有相同的字符组合，顺序可以不同，那我们也可以计算每个字母出现的次数，字母共计26种，可以穷尽，因此该方案可行。例如对于"ate"和"eat"，前者拥有1个"a"，1个"t"，1个"e"，后者拥有1个"e"，1个"a"，1个"t"，两者的字符串组合相同，即归入同一类。

对于时间复杂度，计数每个字母出现的次数，我们只需要遍历每个字符串一次，即当字符串长度为K时，时间复杂度为O(K)，因此总的时间复杂度为O(NK)，优于第一种思路。

4.2 代码

	public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        HashMap<String, List<String>> maps = new HashMap<>();
        List<List<String>> output = new ArrayList<>();
        for (String s : strs
                ) {
            // 该Key值与上面的思路的获取方式不同
            String temp = getString(s);
            if (!maps.containsKey(temp)) {
                List<String> list = new ArrayList<>();
                list.add(s);
                maps.put(temp, list);
                output.add(list);
            } else {
                maps.get(temp).add(s);
            }
        }
        return output;
    }

    // 计算字符串中各个字母出现的次数作为Key值
    private String getString(String s) {
        char[] count = new char[26];
        for (char a : s.toCharArray()
             ) {
            count[a - 'a']++;
        }
        return new String(count);
    }

4.3 运行结果

方法二的运行结果：

方法一，Leetcode平台上运行结果为7ms，略高于思路二的5ms

5. 相关链接

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