Group Anagrams
Detailed guide and Python implementation for the 'Group Anagrams' problem.
1. 学ぶ
The 'Group Anagrams' problem is a key challenge in the Arrays & Hashing section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Group Anagrams.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Group Anagrams carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 配列とハッシュのアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の配列とハッシュ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、配列とハッシュに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 上位 K 個の頻繁な要素 ---パイセップ--- 「上位 K 頻度要素」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 整数配列 __PYCODE_0__ と整数 __PYCODE_1__ を指定すると、最も頻度の高い要素 __PYCODE_2__ が返されます。回答は任意の順序で返すことができます。 関数 __PYCODE_3__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 配列とハッシュ ---パイセップ--- 「上位 K 頻度要素」問題は、「配列とハッシュ」セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 頻繁に使用される上位 K 要素のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 頻繁に使用される上位 K 要素の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 配列とハッシュのアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の配列とハッシュ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、配列とハッシュに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 文字列のエンコードとデコード ---パイセップ--- 「文字列のエンコードとデコード」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 文字列のリストを単一の文字列にエンコードするアルゴリズムを設計します。エンコードされた文字列は、デコードされて元の文字列リストに戻されます。 2 つの関数を実装します。 - __PYCODE_0__ — 文字列のリストを単一の文字列にエンコードします。 - __PYCODE_1__ — 単一の文字列をデコードして元の文字列リストに戻します。 エンコードされた文字列は、特殊文字や空の文字列を含む、入力文字列内のあらゆる文字を処理できる必要があります。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 配列とハッシュ ---パイセップ--- 「文字列のエンコードとデコード」問題は、「配列とハッシュ」セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Given an array of strings strs, group the anagrams together. You can return the answer in any order.
An anagram is a word or phrase formed by rearranging the letters of a different word or phrase, using all the original letters exactly once.
Write a function groupAnagrams(strs: List[str]) -> List[List[str]].
- •1 <= len(strs) <= 10^4
- •0 <= len(strs[i]) <= 100
- •strs[i] consists of lowercase English letters
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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())ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Arrays & Hashing problem properties apply.
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