• 【面试经典150 | 哈希表】字母异位词分组


    Tag

    【自定义哈希】【哈希表】【数组】


    题目来源

    49. 字母异位词分组


    题目解读

    字符串数组中互为字母异位词的字符串组合在一起,并返回最后的结果列表,返回形式见函数的返回值。


    解题思路

    方法一:排序+哈希表

    如果两个字符串互为字母异位词,那么它们按照相同的排序方式(都按照升序或者降序)进行排序之后,得到的字符串是一样的。根据这一点,我们将字符串进行升序排序后的字符串作为键,原字符串作为值的一部分,存放在 unordered_map 中。具体来说,定义的 map,如下所示:

    unordered_map<string, vector<string>> str2StrVec;
    
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    unordered_map 的键为排序后的字符串,值为互为异位词的字符串组成的数组。

    无序哈希表值组成的数组就是我们最终的答案。

    实现代码

    class Solution {
    public:
        vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
            unordered_map<string, vector<string>> str2StrVec;
            for (string str : strs) {
                string tmpStr = str;
                sort(tmpStr.begin(), tmpStr.end());
                str2StrVec[tmpStr].push_back(str);
            }
    
            vector<vector<string>> res;
            for (auto [_, strVec] : str2StrVec) {
                res.push_back(strVec);
            }
            return res;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    时间复杂度: n k l o g k nklogk nklogk n n n 为字符串数组 strs 的长度, k k kstrs 中字符串的最大长度。

    空间复杂度: n k l o g k nklogk nklogk

    方法二:数组作为哈希表的键

    在方法一中,我们使用的是排序后的字符串作为无序哈希表的键,我们也可以使用 使用数组模拟哈希表 中提到的哈希数组作为键。

    具体地,如果两个字符串互为异位词,那么两字符串中出现的字符数量应该是相等的。

    字符串中出现的字符都是小写字母,因此我们可以使用长度为 26 的数组 cnts 来表示每个字符出现的次数。

    我们把字符对应到下标上,比如字符 'a' 对应数组中的下标为 0,字符 'b' 对应数组中的下标为 1,…,字符 'z' 对应数组中的下标为 25。下标对应的值为该字符出现的次数,比如 cnts[1] = 2 表示字符串中字符 b 出现 2 次。

    问题

    不能使用 vector<> 数组作为 unorderd_map 的键。也不能使用 pair<> 作为

    使用 array<> 会怎么样呢?官方解法 方法二 中的 C++ 代码就是利用的自定义对 array 类型的哈希函数。

    经过实测之后,利用官方题解中的自定义哈希函数以及 vector<> 之后,代码依然是可以通过的,稍后我会把代码贴出来。

    其实 vector<>array<> 不能直接作为 unordered_map 的键的原因是哈希表重复问题,因此需要我们自定义哈希映射,也就是哈希函数。官方题解中借助的是一个 std::hash 类型的哈希函数对象,用于将 int 类型的值哈希成 size_t,然后借助 accumulate<> 来将 array 累加起来(异或和),实现自定义哈希函数。

    官方的自定义哈希+array代码

    class Solution {
    public:
        vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
            // 自定义对 array 类型的哈希函数
            auto arrayHash = [fn = hash<int>{}] (const array<int, 26>& arr) -> size_t {
                return accumulate(arr.begin(), arr.end(), 0u, [&](size_t acc, int num) {
                    return (acc << 1) ^ fn(num);
                });
            };
    
            unordered_map<array<int, 26>, vector<string>, decltype(arrayHash)> mp(0, arrayHash);
            for (string& str: strs) {
                array<int, 26> counts{};
                int length = str.length();
                for (int i = 0; i < length; ++i) {
                    counts[str[i] - 'a'] ++;
                }
                mp[counts].emplace_back(str);
            }
            vector<vector<string>> ans;
            for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) {
                ans.emplace_back(it->second);
            }
            return ans;
        }
    };
    
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    我的自定义哈希+vector代码

    class Solution {
    public:
        vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
            // 自定义对 array 类型的哈希函数
            auto arrayHash = [fn = hash<int>{}] (const vector<int>& arr) -> size_t {
                return accumulate(arr.begin(), arr.end(), 0u, [&](size_t acc, int num) {
                    return (acc << 1) ^ fn(num);
                });
            };
    
            unordered_map<vector<int>, vector<string>, decltype(arrayHash)> mp(0, arrayHash);
            for (string& str: strs) {
                vector<int> counts(26, 0);
                int length = str.length();
                for (int i = 0; i < length; ++i) {
                    counts[str[i] - 'a'] ++;
                }
                mp[counts].emplace_back(str);
            }
            vector<vector<string>> ans;
            for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) {
                ans.emplace_back(it->second);
            }
            return ans;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    时间复杂度: n k nk nk n n n 为字符串数组 strs 的长度, k k kstrs 中字符串的最大长度

    空间复杂度: n k nk nk

    方法三:字符串作为哈希表的键

    先来看实现代码:

    class Solution {
    public:
        vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
            vector<vector<string>> res ;
            map<string, vector<string>> str2StrVec ;
    
            // 统计string的各字母频次,以频次为key直接加入队列
            for (auto str : strs) {
                string sts = string(26, '0') ;
                for (auto c : str)  ++ sts[c-'a'] ;
                str2StrVec[sts].emplace_back(str) ;
            }
            for (auto [_, strVec] : str2StrVec)  res.emplace_back(strVec) ;
    
            return res;
        }
    };
    
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    我们把具有相同字符串 sts 的字符串 str 加入到 str2StrVec[sts] 中。需要注意的是这里的 sts 的更新方式:

    • 初始化 sts26'0' 拼接而成;
    • 我们在 str 中每遇到一个字符 c,我们就将该字符对应的下标 c - 'a'sts 中对应的值加一,对应的是 sts 中的字符,对字符加一实际是对该字符对应的 ASCII \texttt{ASCII} ASCII 加一。

    这时候需要注意 “碰撞” 的问题,因为 char 字符类型的上限自多能统计 256 个字符,如果超出了这个数量,那么出现 “哈希冲突”,即 不同的字符对应到了相同的字符上,也就是 “碰撞”。但是本题的当个字符串的数量不超过 100,所以不会出现碰撞。

    复杂度分析

    时间复杂度: n k nk nk n n n 为字符串数组 strs 的长度, k k kstrs 中字符串的最大长度

    空间复杂度: n k nk nk

    知识回顾

    accumulate

    今天我们来看一个 C++ 中的库函数 accumulate(),通常我们使用该函数来计算数组内所有元素的和。

    求和操作

    我们要计算数组 numbers 中所有元素的和,代码如下:

    #include 
    #include 
    #include 
    
    int main() {
    
        std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
        int sum = std::accumulate(numbers.begin(), numbers.end(), 0);
        std::cout << "Sum of elements: " << sum << std::endl;
    
        return 0;
    }
    
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    对应的类模板为:

    template <class InputIterator, class T>   
    T accumulate (InputIterator first, InputIterator last, T init);	
    
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    该类模板表示的含义是将迭代器 [first, last) 内的元素值加到 init 上,我们上述求和代码正是将 numbers 的首迭代器到尾后迭代器中的元素加到 0 上,从而实现了求和。

    自定义二元操作

    除了求和我们还可以自定义 “二元操作”,实现 accumulate 的其他 “累加” 操作。其对应的类模板为:

    template <class InputIterator, class T, class BinaryOperation>  
    T accumulate (InputIterator first, InputIterator last, T init, BinaryOperation binary_op);
    
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    在本题的方法二中使用的就是 accumulate 的二元操作来计算 array 的哈希值的。

    我们通过一个例子来理解 accumulate 的自定义二元操作:计算数组 nums = [12, 24, 36, 48] 中所有元素的最大公约数。先贴上利用 accumulate 自定义二元操作的代码:

    #include 
    #include 
    #include 
    
    // 自定义的二元操作函数,计算两个整数的最大公约数
    int gcd(int a, int b) {
        while (b != 0) {
            int temp = b;
            b = a % b;
            a = temp;
        }
        return a;
    }
    
    int main() {
    
        std::vector<int> numbers = {24, 36, 48, 60};
        int result = std::accumulate(numbers.begin(), numbers.end(), 0, gcd);
        std::cout << "GCD of elements: " << result << std::endl;
    
        return 0;
    }
    
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    在这个示例中,我们定义了一个名为 gcd 的自定义二元操作函数,它计算两个整数的最大公约数。然后,我们使用 std::accumulate 来计算数组 numbers 中所有元素的最大公约数。gcd 函数被传递给 std::accumulate,以执行自定义的累积操作。

    这个例子中自定义二元操作的底层逻辑如下代码所示,__init 初始为 0。这段代码的含义是将数组 numbers 中的所有元素都与初始的值 0 进行求最大公约数,并返回。

    for (; __first != __last; ++__first) {
    	__init = gcd(__init, *__first);
    	return __init;
    }
    
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    学会了自定义二元操作之后,我们也可以通过它来实现求和操作,对应的代码为:

    #include 
    #include 
    #include 
    
    int main() {
    
        std::vector<int> numbers = {2, 4, 6, 60};
        int sumVal = std::accumulate(numbers.begin(), numbers.end(), 0, [](int a, int b) {
            return a + b;
        });
        std::cout << "SUM of numbers: " << sumVal << std::endl;
    
        return 0;
    }
    
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    韩顺平java 515-520即时笔记
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_54383080/article/details/133795642