123 lines
3.1 KiB
Markdown
123 lines
3.1 KiB
Markdown
## 题目地址
|
||
|
||
https://leetcode.com/problems/group-anagrams/description/
|
||
|
||
## 题目描述
|
||
|
||
```
|
||
Given an array of strings, group anagrams together.
|
||
|
||
Example:
|
||
|
||
Input: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],
|
||
Output:
|
||
[
|
||
["ate","eat","tea"],
|
||
["nat","tan"],
|
||
["bat"]
|
||
]
|
||
Note:
|
||
|
||
All inputs will be in lowercase.
|
||
The order of your output does not matter.
|
||
```
|
||
|
||
## 思路
|
||
|
||
一个简单的解法就是遍历数组，然后对每一项都进行排序，然后将其添加到 hashTable 中，最后输出 hashTable 中保存的值即可。
|
||
|
||
这种做法空间复杂度 O(n)， 假设排序算法用的快排，那么时间复杂度为 O(n \* klogk), n 为数组长度，k 为字符串的平均长度
|
||
|
||
代码：
|
||
|
||
```js
|
||
var groupAnagrams = function(strs) {
|
||
const hashTable = {};
|
||
|
||
function sort(str) {
|
||
return str
|
||
.split("")
|
||
.sort()
|
||
.join("");
|
||
}
|
||
|
||
// 这个方法需要排序，因此不是很优，但是很直观，容易想到
|
||
for (let i = 0; i < strs.length; i++) {
|
||
const str = strs[i];
|
||
const key = sort(str);
|
||
if (!hashTable[key]) {
|
||
hashTable[key] = [str];
|
||
} else {
|
||
hashTable[key].push(str);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return Object.values(hashTable);
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
下面我们介绍另外一种方法，我们建立一个 26 长度的 counts 数组（如果区分大小写，我们可以建立 52 个，如果支持其他字符依次类推）。
|
||
然后我们给每一个字符一个固定的数组下标，然后我们只需要更新每个字符出现的次数。 最后形成的 counts 数组如果一致，则说明他们可以通过
|
||
交换顺序得到。这种算法空间复杂度 O(n), 时间复杂度 O(n \* k), n 为数组长度，k 为字符串的平均长度.
|
||
|
||
|
||
|
||
## 关键点解析
|
||
|
||
- 桶排序
|
||
|
||
## 代码
|
||
|
||
* 语言支持: Javascript，Python3
|
||
|
||
```js
|
||
/*
|
||
* @lc app=leetcode id=49 lang=javascript
|
||
*
|
||
* [49] Group Anagrams
|
||
*/
|
||
/**
|
||
* @param {string[]} strs
|
||
* @return {string[][]}
|
||
*/
|
||
var groupAnagrams = function(strs) {
|
||
// 类似桶排序
|
||
|
||
let counts = [];
|
||
const hashTable = {};
|
||
for (let i = 0; i < strs.length; i++) {
|
||
const str = strs[i];
|
||
counts = Array(26).fill(0);
|
||
for (let j = 0; j < str.length; j++) {
|
||
counts[str[j].charCodeAt(0) - "a".charCodeAt(0)]++;
|
||
}
|
||
const key = counts.join("");
|
||
if (!hashTable[key]) {
|
||
hashTable[key] = [str];
|
||
} else {
|
||
hashTable[key].push(str);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return Object.values(hashTable);
|
||
};
|
||
```
|
||
Python3 Code:
|
||
```Python
|
||
class Solution:
|
||
def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
|
||
"""
|
||
思路同上，在Python中，这里涉及到3个知识点：
|
||
1. 使用内置的 defaultdict 字典设置默认值；
|
||
2. 内置的 ord 函数，计算ASCII值（等于chr）或Unicode值(等于unichr)；
|
||
3. 列表不可哈希，不能作为字典的键，因此这里转为元组；
|
||
"""
|
||
str_dict = collections.defaultdict(list)
|
||
for s in strs:
|
||
s_key = [0] * 26
|
||
for c in s:
|
||
s_key[ord(c)-ord('a')] += 1
|
||
str_dict[tuple(s_key)].append(s)
|
||
return str_dict.values()
|
||
```
|