【力扣算法】49-字母异位词分组

题目

给定一个字符串数组，将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。

示例:

输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],
输出:
[
  ["ate","eat","tea"],
  ["nat","tan"],
  ["bat"]
]

说明：

• 所有输入均为小写字母。
• 不考虑答案输出的顺序。

来源：力扣（LeetCode）
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题解

方法一：排序数组分类

思路

当且仅当它们的排序字符串相等时，两个字符串是字母异位词。

算法

维护一个映射 ans : {String -> List}，其中每个键 K 是一个排序字符串，每个值是初始输入的字符串列表，排序后等于 K。

在 Java 中，我们将键存储为字符串，例如，code。 在 Python 中，我们将键存储为散列化元组，例如，(‘c’, ‘o’, ‘d’, ‘e’)。

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        if (strs.length == 0) return new ArrayList();
        Map<String, List> ans = new HashMap<String, List>();
        for (String s : strs) {
            char[] ca = s.toCharArray();
            Arrays.sort(ca);
            String key = String.valueOf(ca);
            if (!ans.containsKey(key)) ans.put(key, new ArrayList());
            ans.get(key).add(s);
        }
        return new ArrayList(ans.values());
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：$O(NK\log K)$，其中 N 是 strs 的长度，而 K 是 strs 中字符串的最大长度。当我们遍历每个字符串时，外部循环具有的复杂度为 O(N)。然后，我们在 $O(K\log K)$ 的时间内对每个字符串排序。

空间复杂度：$O(NK)$，排序存储在 ans 中的全部信息内容。

方法二：按计数分类

思路

当且仅当它们的字符计数（每个字符的出现次数）相同时，两个字符串是字母异位词。

算法

我们可以将每个字符串 $\text{s}$ 转换为字符数 $\text{count}$，由26个非负整数组成，表示 $\text{a}$，$\text{b}$，$\text{c}$ 的数量等。我们使用这些计数作为哈希映射的基础。

在 Java 中，我们的字符数 count 的散列化表示将是一个用 ＃ 字符分隔的字符串。 例如，abbccc 将表示为 ＃1＃2＃3＃0＃0＃0 …＃0，其中总共有26个条目。 在 python 中，表示将是一个计数的元组。 例如，abbccc 将表示为 (1,2,3,0,0，…，0)，其中总共有 26 个条目。

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        if (strs.length == 0) return new ArrayList();
        Map<String, List> ans = new HashMap<String, List>();
        int[] count = new int[26];
        for (String s : strs) {
            Arrays.fill(count, 0);
            for (char c : s.toCharArray()) count[c - 'a']++;

            StringBuilder sb = new StringBuilder("");
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                sb.append('#');
                sb.append(count[i]);
            }
            String key = sb.toString();
            if (!ans.containsKey(key)) ans.put(key, new ArrayList());
            ans.get(key).add(s);
        }
        return new ArrayList(ans.values());
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(NK)，其中 N 是 strs 的长度，而 K 是 strs 中字符串的最大长度。计算每个字符串的字符串大小是线性的，我们统计每个字符串。

空间复杂度：O(NK)，排序存储在 ans 中的全部信息内容。

作者：LeetCode
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感想

使用类似重写hashcode的方法来给字符串分类的思想倒是很容易想到，就是具体如何让hashcode互斥的具体思路没理清。题解的计数然后插入#号的方法还是很6的。