Hot100-hash表-字母异位词分组问题

文章讲述了如何使用哈希表和字符计数的方法解决LeetCode中的字母异位词分组问题,通过计算每个字符串中字符出现的次数,形成唯一的键值,将所有具有相同字符频率的字符串归类到一起。

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49. 字母异位词分组问题

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。

字母异位词** 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。

具体示例

示例 1:

输入: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
输出: [["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]
示例 2:

输入: strs = [""]
输出: [[""]]
示例 3:

输入: strs = ["a"]
输出: [["a"]]

提示:

1 <= strs.length <= 104
0 <= strs[i].length <= 100
strs[i] 仅包含小写字母

思路解析

这题的关键是找到字母异位词的共同点,即他们的字符出现个数一样多,这样一来可以把每个字符映射到具体的数组上,然后去统计数组上字符的个数,并取出字符串映射为具体的key

这一题关键是  记录字符串的每个字符出现的次数从而完成映射
比如 5 个字母,来看一下怎么完成映射。

首先初始化 key = "0#0#0#0#0#",数字分别代表 abcde 出现的次数,# 用来分割。

这样的话,"abb" 就映射到了 "1#2#0#0#0""cdc" 就映射到了 "0#0#2#1#0""dcc" 就映射到了 "0#0#2#1#0"。

https://leetcode.wang/leetCode-49-Group-Anagrams.html

代码实现:

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
            Map<String,List<String>> groupsMap= new HashMap<String,List<String>>();
            for(int i = 0;i<strs.length;i++){
                String curStr = strs[i];
                int[]nums= new int[26];

                for(int j= 0;j<curStr.length();j++){
                    nums[curStr.charAt(j)-'a']++;
                }

                String key = "";
                for(int k = 0;k<nums.length;k++){
                    key= key+nums[k]+"#";
                }

                if(groupsMap.containsKey(key)){
                    groupsMap.get(key).add(strs[i]);
                }else{
                    List<String> tempList = new ArrayList<String>();
                    tempList.add(strs[i]);
                    groupsMap.put(key,tempList);
                }
            }
            return new ArrayList<List<String>>(groupsMap.values());
    }
}

总结

这题的关键是找到字母异位词的共同点,即他们的字符出现个数一样多,这样一来可以把每个字符映射到具体的数组上
### C语言实现字母异位词分组计数算法 为了实现在C语言中对字母异位词进行分组并计数的功能,可以通过以下方法来处理: #### 方法概述 通过将每个字符串转换为其字符频率示形式,并以此作为键来进行分类。具体来说,对于每一个输入字符串,计算其中各个字符出现的次数,并按照固定的顺序(如ASCII码升序)排列这些字符及其频次。这样做的好处是可以让所有的字母异位词拥有相同的特征向量。 #### 数据结构选择 考虑到需要高效地查找和更新已有的分组情况,哈希是一个合适的选择。在C语言里可以利用`uthash.h`库来简化操作[^1]。 #### 关键代码片段展示 下面给出一段完整的C语言代码用于解决该问题: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct { char *key; /* key */ int count; /* value */ UT_hash_handle hh; /* makes this structure hashable */ } HashItem; void add_word(HashItem **set, const char* word){ int freq[26]={0}; for(int i=0;i<strlen(word);i++){ freq[word[i]-'a']++; } char buffer[27]=""; for (int j = 0; j < 26; ++j) { sprintf(buffer+j,"%d",freq[j]); } HashItem *s; HASH_FIND_STR(*set,buffer,s); if(s==NULL){ s=(HashItem*)malloc(sizeof(HashItem)); s->key=strdup(buffer); s->count=1; HASH_ADD_KEYPTR(hh,*set,s->key,strlen(s->key),s); }else{ s->count+=1; } } // 打印结果函数省略... int main(){ HashItem *word_set=NULL; char words[][8]={ "eat","tea","tan","ate","nat","bat" }; for(size_t i=0;i<(sizeof(words)/sizeof(char*[8]));++i){ add_word(&word_set,words[i]); } } ``` 这段代码定义了一个名为 `add_word()` 的辅助函数用来添加新的单词到集合中;而主函数则负责初始化以及调用这个辅助功能完成整个流程。注意这里只展示了核心逻辑部分,实际应用时还需要完善错误处理机制和其他细节。
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