Anagramas de Grupo
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Anagramas de Grupo'.
1. Aprenda
O problema dos 'Anagramas de Grupo' é um desafio importante na seção Arrays & Hashing.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para anagramas de grupo.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para Anagramas de Grupo.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dado um array de strings strs, agrupe os anagramas. Você pode retornar a resposta em qualquer ordem.
Um anagrama é uma palavra ou frase formada pela reorganização das letras de uma palavra ou frase diferente, usando todas as letras originais exatamente uma vez.
Escreva uma função groupAnagrams(strs: List[str]) -> List[List[str]].
- •1 <= len(strs) <= 10^4
- •0 <= len(strs[i]) <= 100
- •strs[i] consists of lowercase English letters
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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())Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades padrão de problemas de arrays e hashing.
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