2-字母异位词分组

# 给你一个字符串数组,请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。

# 示例 1:
# 输入: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
# 输出: [["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]
# 解释:
# 在 strs 中没有字符串可以通过重新排列来形成 "bat"。
# 字符串 "nat" 和 "tan" 是字母异位词,因为它们可以重新排列以形成彼此。
# 字符串 "ate" ,"eat" 和 "tea" 是字母异位词,因为它们可以重新排列以形成彼此。

# 示例 2:
# 输入: strs = [""]
# 输出: [[""]]

# 示例 3:
# 输入: strs = ["a"]
# 输出: [["a"]]


from typing import List
import collections


class Solution:
    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
        mp = collections.defaultdict(list)

        for st in strs:
            key = "".join(sorted(st))
            mp[key].append(st)
        
        return list(mp.values())
    

if __name__ == "__main__":
    solution = Solution()
    strs = ["aet", "eta", "bat", "oiu", "uio", "", "m"]
    res = solution.groupAnagrams(strs)
    print(res)

### 算法实现与解析 字母异位词分组问题的核心在于识别由相同字符但顺序不同的字符串。解决这个问题的常见方法是使用哈希表(字典)来存储分组后的结果。基本思路是对每个字符串进行排序,使其变成一个统一的形式,这样相同字母的字符串就可以被归为一组。 在实现过程中,遍历输入的字符串数组,对每个字符串进行排序,并将排序后的字符串作为键存储在哈希表中。哈希表的值是一个数组,存储所有排序后结果相同的字符串。这样,最终可以通过哈希表的值来获取所有分组后的结果[^2]。 以下是一个简单的 Python 实现示例: ```python def group_anagrams(strs): from collections import defaultdict # 使用默认字典来简化初始化过程 anagram_groups = defaultdict(list) for word in strs: # 对字符串进行排序,并将其作为键 sorted_word = ''.join(sorted(word)) # 将原始单词添加到对应的分组中 anagram_groups[sorted_word].append(word) # 返回分组后的结果 return list(anagram_groups.values()) # 示例输入 input_strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] # 调用函数并打印结果 print(group_anagrams(input_strs)) ``` 上述代码中,`defaultdict` 是 Python 中的一个容器,它提供了一个默认值来处理未见过的键,从而简化了代码逻辑[^5]。 ### 性能优化 虽然排序方法在大多数情况下都能很好地解决问题,但在处理大规模数据集时可能会遇到性能瓶颈。这是因为排序操作的时间复杂度通常为 O(n log n),其中 n 是字符串长度。对于大量字符串来说,这可能会导致较高的计算成本。 为了优化性能,可以考虑使用计数的方式代替排序。例如,对于每个字符串,可以创建一个字符计数的元组,该元组表示每个字符出现的次数。这种方法的时间复杂度为 O(n),因为只需要遍历一次字符串即可完成计数[^3]。 以下是使用字符计数的方法实现字母异位词分组的 Python 示例: ```python def group_anagrams_optimized(strs): from collections import defaultdict anagram_groups = defaultdict(list) for word in strs: # 创建一个长度为26的列表,用于存储每个小写字母的计数 count = [0] * 26 for char in word: count[ord(char) - ord('a')] += 1 # 将计数列表转换为元组,作为哈希表的键 key = tuple(count) anagram_groups[key].append(word) return list(anagram_groups.values()) # 示例输入 input_strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] # 调用函数并打印结果 print(group_anagrams_optimized(input_strs)) ``` 这种方法通过减少排序步骤,提高了处理大数据集时的效率。 ### 典型应用场景 字母异位词分组算法在多个领域都有广泛的应用,例如: - **文本处理**:在自然语言处理中,它可以用来识别文档中重复的内容,或者用于拼写检查。 - **字典管理**:帮助用户快速找到具有相同字母的单词。 - **搜索引擎优化**:提高搜索结果的相关性,尤其是在处理用户输入错误时。 通过这些应用场景可以看出,字母异位词分组不仅是一个理论上的问题,而且在实际开发中也有重要的实用价值。
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