# 问题描述
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。
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
刷题前言
看到题目时,我的第一反应是使用Ascll编码将一个单词转换为数字,作为key存入map中。但是提交后,报错,才发现这种方法来作为标准的话会出现,有些单词编码加起来是一样的。所以需要换一个标准,后续根据查找,发现有以下两种:第一种,将单词字母顺序重新排列;第二种,记录单词字母出现频率。
解题步骤(第一种)
第一步:遍历数组,并将字母重新排序
HashMap<String,List<String>> map = new HashMap<>();
for (String str : strs) {
char[] chars = str.toCharArray();
Arrays.sort(chars);
}
这里遍历数组后,将字符串转为char数组,直接使用char的内置方法sort排序。
第二步:添加到map中
HashMap<String,List<String>> map = new HashMap<>();
for (String str : strs) {
char[] chars = str.toCharArray();
Arrays.sort(chars);
List<String> mapOrDefault = map.getOrDefault(Arrays.toString(chars), new ArrayList<>());
mapOrDefault.add(str);
map.put(Arrays.toString(chars), mapOrDefault);
}
return new ArrayList<>(map.values());
将排序好的数组转为字符串作为key,并将单词加入list中作为value。
解题步骤(第二种)
第一步:创建记录字母出现频率的类
class Word {
int[] count;
Word(String str){
char[] chars = str.toCharArray();
count = new int[26];
for (char aChar : chars){
int index = aChar - 'a';
count[index]++;
}
}
public boolean equals(Object o){
return Arrays.equals(count, ((Word) o).count);
}
public int hashCode(){
return Arrays.hashCode(count);
}
}
这里创建word类,count数组用于记录字母频率,下标等价于字母,值为频率。创建构造器,用于转换字符串为char数组,以及初始化count数组。遍历char数组,index因为从0开始,所以将字符直接减去'a'做运算可直接获取到index,对count进行加1。
这里重点是需要重写类的equals方法和hashCode方法,使用count作为hash的值。
第二步:添加到map中
HashMap<Word ,List<String>> map = new HashMap<>();
for (String str : strs) {
Word word = new Word(str);
List<String> mapOrDefault = map.getOrDefault(word, new ArrayList<>());
mapOrDefault.add(str);
map.put(word, mapOrDefault);
}
return new ArrayList<>(map.values());
同解题第一种一样。
总结
这两种对于解决字母异位处理标准,第一种由于使用了排序,当单词字母太长的话,会导致耗时会很长,而且直接使用了单词作为key,可能会导致更多的哈希冲突,尤其是字符串长度较短且字符种类较少的时候。而第二种使用了类作为key,可以更好的分布哈希值,减少哈希冲突的概率。
解题需要多角度考虑,对于这种明显的有需要制定标准的问题,对于标准可以多角度的考虑,还需要考虑时间复杂度以及哈希冲突处理等等。
--题目来自力扣 LeetCode