组字谜
“Group Anagrams”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“组字谜”问题是数组和哈希部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化组字谜的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读组字谜的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个字符串数组 strs，将字谜组合在一起。您可以按任意顺序返回答案。
字谜词是通过使用所有原始字母一次重新排列不同单词或短语的字母而形成的单词或短语。
编写一个函数 groupAnagrams(strs: List[str]) -> List[List[str]]。
- •1 <= len(strs) <= 10^4
- •0 <= len(strs[i]) <= 100
- •strs[i] consists of lowercase English letters
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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())暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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