python 有效的字母异位词

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#python #leetcode #开发语言

本文介绍如何使用Python实现快速判断两个字符串s和t是否为字母异位词的方法，通过排序字符列表并比较是否相等。适合初学者理解字符串处理技巧。

｜ 有效的字母异位词

给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。

注意：若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同，则称 s 和 t 互为字母异位词。

示例 1:

输入: s = “anagram”, t = “nagaram”
输出: true
示例 2:

输入: s = “rat”, t = “car”
输出: false

提示:

1 <= s.length, t.length <= 5 * 104
s 和 t 仅包含小写字母

题解

class Solution:
    """
    通过给字符串排序解题
    """
    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
        if len(s) != len(t):
            return False
        s_list = list(s)
        t_list = list(t)
        t_list.sort()
        s_list.sort()

        return ''.join(s_list) == ''.join(t_list)
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这种方法的时间复杂度主要由排序操作决定，对于每个长度为n的字符串，排序需要O(n log n)的时间。如果字符串平均长度为m，则对于包含N个字符串的输入，总时间复杂度大约为O(N * m log m)。要解决这个问题，可以利用字母异位词的一个重要特性：它们在排序后的字符串形式是相同的。输入: strs = [“eat”, “tea”, “tan”, “ate”, “nat”, “bat”]输出: [[“bat”],[“nat”,“tan”],[“ate”,“eat”,“tea”]]输出: [[“a”]]
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请你用python完成字母异位词分组
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09-10
<think> 根据提供的引用内容，字母异位词分组问题可以通过多种方法解决。常见思路是：将每个单词通过某种规则转换为一个唯一的键（key），使得互为字母异位词的单词具有相同的键。然后利用哈希表（字典）将相同键的单词归为一组。 常用方法有： 1. 将单词按字母排序，排序后的字符串作为键（引用[5]）。 2. 统计单词中每个字母出现的频次，用一个固定长度的数组（26维）表示，然后转换为元组作为键（引用[1]）。 3. 使用计数器（Counter）统计字母频次，然后对频次字典的项排序后转为元组作为键（引用[3]）。 下面分别展示这三种方法的代码实现： ### 方法1：字母排序法 互为字母异位词的单词排序后得到相同的字符串。 ```python from collections import defaultdict def groupAnagrams(strs): anagram_map = defaultdict(list) for word in strs: # 对单词的字符排序，并重新组合为字符串 sorted_word = ''.join(sorted(word)) anagram_map[sorted_word].append(word) return list(anagram_map.values()) ``` ### 方法2：计数数组法 使用长度为26的数组记录每个字母出现的次数，然后转换为元组作为键（因为元组是可哈希的）。 ```python from collections import defaultdict def groupAnagrams(strs): anagram_map = defaultdict(list) for word in strs: count = [0] * 26 # 26个字母的计数器 for char in word: # 计算字母在数组中的索引 index = ord(char) - ord('a') count[index] += 1 # 将计数数组转为元组作为键 key = tuple(count) anagram_map[key].append(word) return list(anagram_map.values()) ``` ### 方法3：使用Counter和排序的元组 使用`collections.Counter`统计字母频次，然后将频次字典的项排序后转为元组（因为字典不可哈希，而元组可以）。 ```python from collections import defaultdict, Counter def groupAnagrams(strs): anagram_map = defaultdict(list) for word in strs: # 使用Counter统计字母频次 counter = Counter(word) # 将字典的键值对按字母排序，然后转为元组 key = tuple(sorted(counter.items())) anagram_map[key].append(word) return list(anagram_map.values()) ``` ### 示例运行 对于输入`strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]`，以上三种方法都会输出类似的结果（分组顺序可能不同）： ```python [ ["bat"], ["tan", "nat"], ["eat", "tea", "ate"] ] ``` 注意：实际输出中子列表的顺序可能不同，因为字典是无序的，但每个子列表内的单词都是互为字母异位词。 ### 性能比较 - 方法1：排序的时间复杂度为$O(k \log k)$（k为单词长度），整体时间复杂度为$O(n \times k \log k)$，其中n为单词个数。 - 方法2：计数数组的时间复杂度为$O(n \times k)$，因为每个单词遍历一次，每个字符操作是常数时间。 - 方法3：使用Counter统计频次的时间复杂度为$O(k)$，然后排序字典项的时间复杂度为$O(c \log c)$（c为不同字母个数，最多26），所以整体为$O(n \times (k + 26 \log 26))$，近似$O(n \times k)$。 如果单词长度较短，方法1可能更简洁；当单词较长时，方法2性能更优。 §§相关问题§§ 1. 字母异位词分组问题的时间复杂度如何分析？ 2. 除了以上三种方法，还有哪些方法可以解决字母异位词分组问题？ 3. 如何优化字母异位词分组算法以处理大量数据？ </think> 以下是使用Python实现字母异位词分组的几种常用方法，基于您提供的引用内容： ### 方法1：使用排序后的字符串作为键（最常见方法） ```python from collections import defaultdict class Solution: def groupAnagrams(self, strs): anagram_map = defaultdict(list) # 创建默认字典 for word in strs: # 将单词按字母排序后作为键 sorted_word = ''.join(sorted(word)) anagram_map[sorted_word].append(word) # 添加到对应分组 return list(anagram_map.values()) # 返回分组结果 ``` **示例使用**： ```python strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] print(Solution().groupAnagrams(strs)) # 输出: [['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']] ``` ### 方法2：使用字符计数元组作为键（优化性能） ```python from collections import defaultdict class Solution: def groupAnagrams(self, strs): anagram_map = defaultdict(list) for word in strs: count = [0] * 26 # 26个字母的计数器 for char in word: # 计算字符在字母表中的位置 idx = ord(char) - ord('a') count[idx] += 1 # 将计数数组转为元组作为键 key = tuple(count) anagram_map[key].append(word) return list(anagram_map.values()) ``` ### 方法3：使用Counter统计字符频率（灵活但稍慢） ```python from collections import defaultdict, Counter class Solution: def groupAnagrams(self, strs): anagram_map = defaultdict(list) for word in strs: # 统计字符频率并排序键值对 counter = Counter(word) key = tuple(sorted(counter.items())) # 排序后转为元组 anagram_map[key].append(word) return list(anagram_map.values()) ``` ### 代码说明： 1. **核心思路**：互为字母异位词的单词具有相同的"特征"，通过提取特征作为哈希表的键 2. **时间复杂度**： - 方法1：$O(n \times k \log k)$（n为单词数，k为单词长度） - 方法2：$O(n \times k)$（性能最优） - 方法3：$O(n \times (k + c \log c))$（c为不同字符数） 3. **空间复杂度**：$O(n \times k)$（存储所有单词） 对于大多数应用场景，**方法1**（排序法）最为简洁实用；当处理大量长单词时，**方法2**（计数法）性能更优[^1][^5]。
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