Anagrammes de groupe
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Group Anagrams'.
1. Apprendre
Le problème des « Anagrammes de groupe » est un défi clé dans la section Tableaux et hachage.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualiser le flux logique des anagrammes de groupe.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour les anagrammes de groupe.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un tableau de chaînes strs, regroupez les anagrammes. Vous pouvez renvoyer la réponse dans n'importe quel ordre.
Une anagramme est un mot ou une expression formé en réorganisant les lettres d’un mot ou d’une expression différente, en utilisant exactement une seule fois toutes les lettres d’origine.
Écrivez une fonction groupAnagrams(strs: List[str]) -> List[List[str]].
- •1 <= len(strs) <= 10^4
- •0 <= len(strs[i]) <= 100
- •strs[i] consists of lowercase English letters
Exemples
strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
[["bat"], ["nat", "tan"], ["ate", "eat", "tea"]]
"eat", "tea", and "ate" are anagrams of each other. "tan" and "nat" are anagrams. "bat" has no anagram in the list.
strs = [""]
[[""]]
A single empty string forms its own group.
strs = ["a"]
[["a"]]
A single character string forms its own group.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
from collections import defaultdict
def group_anagrams_opt(strs):
res = defaultdict(list)
for s in strs:
count = [0] * 26
for c in s:
count[ord(c) - ord("a")] += 1
res[tuple(count)].append(s)
return list(res.values())Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def group_anagrams_brute(strs):
res = {}
for s in strs:
sorted_s = "".join(sorted(s))
if sorted_s not in res:
res[sorted_s] = []
res[sorted_s].append(s)
return list(res.values())Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard des problèmes de tableaux et de hachage s’appliquent.
Questions connexes
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