Algorithm Adventure: Cracking LeetCode 49: Group Anagrams - Unlock the Secrets of Efficient String Comparison

后端

2023-04-22 15:23:58

破解 LeetCode 49：用分组法破解同位词难题

踏上我们的编码冒险之旅，我们将在 LeetCode 49：分组同位词的挑战中大显身手。这道中等难题要求我们高效地将互相为同位词的字符串分组。同位词是字母组成相同但排列顺序不同的单词或词组。

挑战：高效的字符串比较

解决这一难题的关键在于高效地比较字符串是否为同位词关系。暴力破解方法，如逐个字符比较，对于较长的字符串来说非常耗时。为了应对这一挑战，我们需要利用巧妙的数据结构和算法。

哈希：高效同位词检测的关键

用于同位词检测的一项强大技术是哈希。哈希将每个字符串转换成一个唯一的数值，称为哈希码。如果两个字符串具有相同的哈希码，则它们很可能是同位词。这显著减少了所需的比较次数，从而显著提高了效率。

分组同位词：排序和哈希的完美结合

为了将同位词分组在一起，我们可以将排序和哈希技术结合起来。首先，我们按字母顺序对每个字符串进行排序。这确保同位词将具有相同的排序字符串表示。然后，我们可以使用哈希表将排序后的字符串作为键存储，并将它们对应的原始字符串作为值。这让我们可以通过排序后的字符串表示快速地将同位词分组在一起。

LeetCode 的魅力：学习和成长

LeetCode 49 是算法如何用于高效解决现实问题的一个完美示例。通过探索不同的方法并在代码中实现它们，我们不仅解决了当前问题，还加深了我们对算法和数据结构的理解。

因此，让我们踏上这场算法冒险之旅，深入 LeetCode 49：分组同位词的迷人世界。解锁高效字符串比较和同位词分组的奥秘，将你的编码技能提升到一个新的水平。

示例代码

以下是用 Python 解决 LeetCode 49 问题的一种可能方法：

from collections import defaultdict

def groupAnagrams(strs):
  """
  :type strs: List[str]
  :rtype: List[List[str]]
  """

  # 创建一个哈希表，其中键是排序后的字符串，值为一个列表，存储具有相同排序字符串的所有原始字符串。
  hashtable = defaultdict(list)

  for string in strs:
    # 对字符串进行排序，作为哈希表中的键。
    sorted_string = ''.join(sorted(string))
    # 将原始字符串添加到具有相同排序字符串的列表中。
    hashtable[sorted_string].append(string)

  # 返回哈希表中所有值的列表，代表按同位词分组的字符串列表。
  return list(hashtable.values())