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更新时间:2025-03-29

  • LeetCode题解专栏:实战算法解题 (专栏)
  • 技术博客总目录:计算机技术系列目录页

优先整理热门100及面试150,不定期持续更新,欢迎关注!


49. 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。

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

方法一:排序哈希法

将每个字符串排序后的结果作为哈希表的键。字母异位词排序后的字符串相同,因此可以通过哈希表分组。

  1. 遍历每个字符串,将其转换为字符数组并排序。
  2. 将排序后的字符串作为键,原字符串添加到对应的列表中。
  3. 返回所有哈希表的值作为结果。

代码:

class Solution {public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();for (String s : strs) {char[] chars = s.toCharArray();Arrays.sort(chars);String key = new String(chars);map.putIfAbsent(key, new ArrayList<>());map.get(key).add(s);}return new ArrayList<>(map.values());}
}

复杂度分析:

  • 时间复杂度O(nk log k),其中 n 是字符串个数,k 是字符串最大长度。排序每个字符串需要 O(k log k) 时间。
  • 空间复杂度O(nk),哈希表存储所有字符串的键和列表。

方法二:计数哈希法

统计每个字符串中各字母的出现次数,将计数结果转换为唯一字符串作为哈希表的键。例如,“aab” 转换为 #2#1#0...#0

  1. 遍历每个字符串,统计每个字母的出现次数。
  2. 将计数数组转换为固定格式的字符串作为键。
  3. 将原字符串添加到对应的列表中,最终返回结果。

代码:

class Solution {public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();for (String s : strs) {int[] count = new int[26];for (char c : s.toCharArray()) {count[c - 'a']++;}StringBuilder keyBuilder = new StringBuilder();for (int i = 0; i < 26; i++) {keyBuilder.append('#');keyBuilder.append(count[i]);}String key = keyBuilder.toString();map.putIfAbsent(key, new ArrayList<>());map.get(key).add(s);}return new ArrayList<>(map.values());}
}

复杂度分析:

  • 时间复杂度O(nk),统计和构建键的时间为 O(k + 26)
  • 空间复杂度O(nk),存储所有字符串的键和列表。

对比总结

  • 排序法 实现简单,适合字符串较短的情况。
  • 计数法 在字符串较长时更高效,避免了排序的时间开销。

声明

  1. 本文版权归 CSDN 用户 Allen Wurlitzer 所有,遵循CC-BY-SA协议发布,转载请注明出处。
  2. 本文题目来源 力扣-LeetCode ,著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
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