标签:anagrams tle tran margin string header inpu cal list()
给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。
示例:
输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
输出:
[
["ate","eat","tea"],
["nat","tan"],
["bat"]
]
说明:
思路
当且仅当它们的排序字符串相等时,两个字符串是字母异位词。
算法
维护一个映射 ans : {String -> List}
,其中每个键 是一个排序字符串,每个值是初始输入的字符串列表,排序后等于 。
在 Java 中,我们将键存储为字符串,例如,code
。 在 Python 中,我们将键存储为散列化元组,例如,(‘c‘, ‘o‘, ‘d‘, ‘e‘)
。
class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
if (strs.length == 0) return new ArrayList();
Map<String, List> ans = new HashMap<String, List>();
for (String s : strs) {
char[] ca = s.toCharArray();
Arrays.sort(ca);
String key = String.valueOf(ca);
if (!ans.containsKey(key)) ans.put(key, new ArrayList());
ans.get(key).add(s);
}
return new ArrayList(ans.values());
}
}
class Solution(object):
def groupAnagrams(self, strs):
ans = collections.defaultdict(list)
for s in strs:
ans[tuple(sorted(s))].append(s)
return ans.values()
复杂度分析
https://www.jianshu.com/p/bb4a067ae437
时间复杂度:,其中 是 strs
的长度,而 是 strs
中字符串的最大长度。当我们遍历每个字符串时,外部循环具有的复杂度为 。然后,我们在 的时间内对每个字符串排序。
空间复杂度:,排序存储在 ans
中的全部信息内容。
思路
当且仅当它们的字符计数(每个字符的出现次数)相同时,两个字符串是字母异位词。
算法
我们可以将每个字符串 转换为字符数 ,由26个非负整数组成,表示 ,, 的数量等。我们使用这些计数作为哈希映射的基础。
在 Java 中,我们的字符数 count
的散列化表示将是一个用 **#**
字符分隔的字符串。 例如,abbccc
将表示为 #1#2#3#0#0#0 ...#0
,其中总共有26个条目。 在 python 中,表示将是一个计数的元组。 例如,abbccc
将表示为 (1,2,3,0,0,...,0)
,其中总共有 26 个条目。
class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
if (strs.length == 0) return new ArrayList();
Map<String, List> ans = new HashMap<String, List>();
int[] count = new int[26];
for (String s : strs) {
Arrays.fill(count, 0);
for (char c : s.toCharArray()) count[c - ‘a‘]++;
StringBuilder sb = <span class="hljs-keyword">new</span> StringBuilder(<span class="hljs-string">""</span>);
<span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">int</span> i = <span class="hljs-number">0</span>; i < <span class="hljs-number">26</span>; i++) {
sb.append(<span class="hljs-string">‘#‘</span>);
sb.append(count[i]);
}
String key = sb.toString();
<span class="hljs-keyword">if</span> (!ans.containsKey(key)) ans.put(key, <span class="hljs-keyword">new</span> ArrayList());
ans.get(key).add(s);
}
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">new</span> ArrayList(ans.values());
}
}
class Solution:
def groupAnagrams(strs):
ans = collections.defaultdict(list)
for s in strs:
count = [0] * 26
for c in s:
count[ord(c) - ord(‘a‘)] += 1
ans[tuple(count)].append(s)
return ans.values()
复杂度分析
时间复杂度:,其中 是 strs
的长度,而 是 strs
中字符串的最大长度。计算每个字符串的字符串大小是线性的,我们统计每个字符串。
空间复杂度:,排序存储在 ans
中的全部信息内容。
标签:anagrams tle tran margin string header inpu cal list()
原文地址:https://www.cnblogs.com/leetcodetijie/p/13216750.html