字母异位词分组：分类同字母异序词

字母异位词分组：分类同字母异序词

问题描述

LeetCode 49.
给定一个字符串数组 strs，需要将字母异位词（由重新排列源单词的所有字母得到的新单词）组合在一起，可以按任意顺序返回结果列表。

解决思路

要解决这个问题，可以使用哈希表来将字母异位词分组。具体解决步骤如下：

1. 创建一个哈希表 result，用于存储分组后的结果。哈希表的键是字母异位词的排序后的字符串，值是属于同一组的原始字符串列表。

2. 遍历字符串数组 strs，对于每个字符串 st，将其排序后的字符串作为键，原始字符串 st 添加到对应的值列表中。

3. 最后，将哈希表中的所有值组成的列表作为结果返回。

代码实现

以下是使用Python编写的代码，实现了上述解决思路，并添加了注释以解释每个步骤：

import collections

class Solution:
    def groupAnagrams(self, strs):
        # 创建一个哈希表，用于存储分组后的结果
        result = collections.defaultdict(list)

        # 遍历字符串数组
        for st in strs:
            # 将字符串排序后作为键
            key = "".join(sorted(st))
            # 将原始字符串添加到对应的值列表中
            result[key].append(st)

        # 将哈希表中的所有值组成的列表作为结果返回
        return list(result.values())
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collections.defaultdict的介绍

collections.defaultdict是Python标准库中的一个容器数据类型，它是内置字典（dict）的一个子类。与普通字典不同，defaultdict允许你指定默认值的类型，当访问不存在的键时，会自动创建该键，并将其对应的值初始化为默认值的类型。

在上面的代码中，我们使用了collections.defaultdict(list)来创建一个默认值为列表的字典。这意味着如果访问不存在的键时，会自动创建该键，并将其对应的值初始化为一个空列表。这样，我们可以直接向列表中添加元素，而不需要担心键是否存在。

collections.defaultdict是在处理一些特殊情况下非常方便的数据结构，它可以简化代码逻辑，使代码更加清晰。

时间复杂度分析

这个算法需要遍历字符串数组 strs，对于每个字符串，需要对其排序，排序的时间复杂度是 O(klogk)，其中 k 是字符串的长度。因此，整个算法的时间复杂度是 O(n * klogk)，其中 n 是字符串数组的长度。

空间复杂度分析

这个算法使用了一个哈希表 result，哈希表的键是排序后的字符串，值是字符串列表。在最坏情况下，所有字符串都不是字母异位词，因此哈希表中会有 n 个键值对。每个键值对的值是一个字符串列表，列表中的元素数量不会超过字符串数组的长度。因此，空间复杂度是 O(n * k)，其中 n 是字符串数组的长度，k 是字符串的平均长度。

结论

字母异位词分组问题是一个有趣的问题，通过使用哈希表和collections.defaultdict，可以高效地解决。这个算法的时间复杂度在合理范围内，适用于大多数情况。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和解决字母异位词分组问题。