Group Anagrams
Detailed guide and Python implementation for the 'Group Anagrams' problem.
1. Узнать
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
Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к массивам и хешированию. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задач массивов и хеширования. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для массивов и хеширования, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Топ K частых элементов ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для проблемы «Top K Часто встречающихся элементов». ---ПИСЕП--- Учитывая целочисленный массив __PYCODE_0__ и целое число __PYCODE_1__, верните наиболее часто встречающиеся элементы __PYCODE_2__. Вы можете вернуть ответ в любом порядке. Напишите функцию __PYCODE_3__. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Массивы и хеширование ---ПИСЕП--- Проблема «Top K частых элементов» — ключевая задача в разделе «Массивы и хеширование». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода. ---ПИСЕП--- Алгоритмическая инженерия ---ПИСЕП--- Соревновательное программирование ---ПИСЕП--- Технические оценки ---ПИСЕП--- Визуализация логического потока для Top K частых элементов. ---ПИСЕП--- Внимательно прочтите формулировку проблемы для Top K Часто встречающихся элементов. ---ПИСЕП--- Нарисуйте простое итеративное решение. ---ПИСЕП--- Ищите лишние вычисления. ---ПИСЕП--- Используйте хеширование или сортировку, чтобы ускорить процесс. ---ПИСЕП--- Очистите код для производственных стандартов. ---ПИСЕП--- Пустые входные структуры ---ПИСЕП--- Одноэлементные входы ---ПИСЕП--- Большие числовые границы ---ПИСЕП--- Объясните логику вашего подхода к массивам и хешированию. ---ПИСЕП--- Обсудите крайние случаи, такие как нулевые или пустые входные данные. ---ПИСЕП--- Применяются стандартные свойства задач массивов и хеширования. ---ПИСЕП--- Рассмотрите возможность использования структур данных, специфичных для массивов и хеширования, таких как наборы или кучи. ---ПИСЕП--- Кодирование и декодирование строк ---ПИСЕП--- Подробное руководство и реализация __PYTERM_0__ для решения проблемы «Кодирование и декодирование строк». ---ПИСЕП--- Разработайте алгоритм для кодирования списка строк в одну строку. Закодированная строка затем декодируется обратно в исходный список строк. Реализуйте две функции: - __PYCODE_0__ — кодирует список строк в одну строку. - __PYCODE_1__ — Декодирует одну строку обратно в исходный список строк. Закодированная строка должна иметь возможность обрабатывать любые возможные символы во входных строках, включая специальные символы и пустые строки. ---ПИСЕП--- 150 лучших интервью ---ПИСЕП--- Массивы и хеширование ---ПИСЕП--- Проблема «Кодирование и декодирование строк» — ключевая задача в разделе «Массивы и хеширование». ---ПИСЕП--- Эта реализация фокусируется на логике простого уровня в __PYTERM_0__. ---ПИСЕП--- В предоставляемых нами решениях мы уделяем приоритетное внимание технической точности и читаемости кода.
Постановка задачи
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
Примеры
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
Готовы решить?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
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())Код грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
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.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Циклы Python
Узнайте, как использовать циклы Python для перебора данных. Освойте циклы for, while, прерывание, продолжение и лучшие практики работы с циклами с помощью интерактивных примеров.
Как отсортировать список в Python
Узнайте, как сортировать список в Python с помощью метода sort() и функции sorted(). Ознакомьтесь с примерами пользовательской сортировки ключей и обратного порядка.
Шпаргалка по строковым методам Python
Полное справочное руководство по манипулированию строками в Python. Мастер форматирования, поиска, разделения, замены и проверки свойств строк.
Python против JavaScript: какой язык программирования лучше?
Всестороннее сравнение Python и JavaScript. Изучите синтаксические различия, производительность, варианты использования (серверная и клиентская части) и примеры кодирования.