class Solution { public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) { Map<String, List<String>> map = new HashMap<String, List<String>>(); for (String str : strs) { char[] array = str.toCharArray(); Arrays.sort(array); String key = new String(array); List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<String>()); list.add(str); map.put(key, list); } return new ArrayList<List<String>>(map.values());算法分析

这是 LeetCode 上的一个题目，要求将给定字符串数组按照由相同字符组成的顺序分组。该算法使用了哈希表来进行处理，具体分析如下：

1. 首先定义一个哈希表，键为字符串中字符按照字典序排序后的结果，值为由相同字符组成的字符串列表。

2. 遍历给定的字符串数组，对于每一个字符串，将其转化为字符数组，并对其进行排序。

3. 将排序后的字符数组转化为字符串，作为哈希表的键。

4. 从哈希表中获取键对应的值列表，如果没有则新建一个空列表。

5. 将当前字符串添加到值列表中。

6. 将更新后的值列表重新放回哈希表中。

7. 最后返回哈希表中所有值列表组成的列表，即为所求的结果。

该算法的时间复杂度为 O(NKlogK)，其中 N 为字符串数组的长度，K 为字符串的平均长度，主要消耗在字符串排序上。空间复杂度为 O(NK)，主要消耗在哈希表中存储的字符串列表上。

相关问题

public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) { HashMap<String, List<String>> map = new HashMap<>(); for (String str : strs) { char[] chars = str.toCharArray(); Arrays.sort(chars); String s = new String(chars); List<String> ans = map.getOrDefault(s, new ArrayList<String>()); ans.add(str); map.put(s, ans); } return new ArrayList<>(map.values()); }算法 理解分析

这是一个将一组字符串按照它们的字符组成分组的算法。具体来说，它首先遍历每个字符串，将其转换为字符数组并对字符数组进行排序，然后将排序后的字符数组转换为字符串，以此作为哈希表的键。如果该字符串的排序后的形式已经在哈希表中出现过，则将该字符串添加到对应的值（即字符串列表）中；否则，将该字符串与一个新的空列表关联并将其添加到哈希表中。最后，以列表的形式返回哈希表中的所有值。

这个算法的时间复杂度为O(NKlogK)，其中N是字符串的数目，K是每个字符串的最大长度。由于对每个字符串都进行了排序，所以需要使用O(K)的额外空间来存储每个字符数组的副本。

class Solution { public: vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> mp; for (string& str: strs) { string key = str; sort(key.begin(), key.end()); mp[key].emplace_back(str); } vector<vector<string>> ans; for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) { ans.emplace_back(it->second); } 理解算法

这是 LeetCode 上的一个题目，要求将给定字符串数组按照由相同字符组成的顺序分组。该算法使用了哈希表和排序来进行处理，具体分析如下：

1. 首先定义一个哈希表，键为字符串中字符按照字典序排序后的结果，值为由相同字符组成的字符串列表。

2. 遍历给定的字符串数组，对于每一个字符串，将其复制一份作为键。

3. 对复制的字符串进行排序，将排序后的结果作为哈希表的键。

4. 将当前字符串添加到值列表中。

5. 将更新后的值列表重新放回哈希表中。

6. 遍历哈希表，将每个值列表添加到结果列表中。

7. 最后返回结果列表，即为所求的结果。

该算法的时间复杂度为 O(NKlogK)，其中 N 为字符串数组的长度，K 为字符串的平均长度，主要消耗在字符串排序上。空间复杂度为 O(NK)，主要消耗在哈希表中存储的字符串列表上。

需要注意的是，C++ 中的 emplace_back() 方法可以直接向 vector 中添加元素，效率比 push_back() 更高。