LC 面试题 10.02. 变位词组

题目描述

这是 LeetCode 上的 面试题 10.02. 变位词组 ,难度为 中等

编写一种方法,对字符串数组进行排序,将所有变位词组合在一起。变位词是指字母相同,但排列不同的字符串。

注意:本题相对原题稍作修改

示例:

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输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],

输出:
[
["ate","eat","tea"],
["nat","tan"],
["bat"]
]

说明:

  • 所有输入均为小写字母。
  • 不考虑答案输出的顺序。

模拟 + 排序

一个朴素的想法是根据题意进行模拟,对每个字符串进行排序作为 key,从而实现相同的「变位词」对应同一个 key,使用哈希表进行统计即可。

代码:

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class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] ss) {
List<List<String>> ans = new ArrayList<>();
Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
for (String s : ss) {
char[] cs = s.toCharArray();
Arrays.sort(cs);
String key = String.valueOf(cs);
List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<>());
list.add(s);
map.put(key, list);
}
for (String key : map.keySet()) ans.add(map.get(key));
return ans;
}
}

  • 时间复杂度:$O(\sum_{i = 0}^{n - 1}ss[i].length * \log{ss[i].length})$
  • 空间复杂度:$O(\sum_{i = 0}^{n - 1}ss[i])$

模拟 + 计数

方法一无法做到线性,主要是存在对字符串进行排序的环节。

事实上,我们可以利用字符集大小有限作为切入点(只包含小写字母),使用一个大小为 $26$ 的数组进行计数,然后对计数后的数组统计值进行拼接,作为哈希表的 key,从而实现线性复杂度。

代码:

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class Solution {
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] ss) {
List<List<String>> ans = new ArrayList<>();
Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
for (String s : ss) {
int[] cnts = new int[26];
for (char c : s.toCharArray()) cnts[c - 'a']++;
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i : cnts) sb.append(i + "_");
String key = sb.toString();
List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<>());
list.add(s);
map.put(key, list);
}
for (String key : map.keySet()) ans.add(map.get(key));
return ans;
}
}

  • 时间复杂度:令 $n$ 为数组大小,$C$ 为字符集大小,固定为 $26$。整体复杂度为 $O(\sum_{i = 0}^{n - 1}ss[i].length + n * C)$,
  • 空间复杂度:$O(\sum_{i = 0}^{n - 1}ss[i])$

质数分解唯一性

事实上,我们还能使用「质数分解唯一性」性质,使用质数乘积代指某个「变位词」。

具体的,我们可以先使用 static 代码块(确保只会发生一次)打表最小的 $26$ 个质数(任意 $26$ 个都可以,使用小的,乘积溢出风险低一点),这 $26$ 个质数分别对应了 $26$ 个字母。

对于一个「变位词」而言,其对应的质数乘积必然相同。

代码:

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class Solution {
static int[] nums = new int[26];
static {
for (int i = 2, idx = 0; idx != 26; i++) {
boolean ok = true;
for (int j = 2; j <= i / j; j++) {
if (i % j == 0) {
ok = false;
break;
}
}
if (ok) nums[idx++] = i;
}
}
public List<List<String>> groupAnagrams(String[] ss) {
List<List<String>> ans = new ArrayList<>();
Map<Long, List<String>> map = new HashMap<>();
for (String s : ss) {
long cur = 1;
for (char c : s.toCharArray()) {
cur *= nums[c - 'a'];
}
List<String> list = map.getOrDefault(cur, new ArrayList<>());
list.add(s);
map.put(cur, list);
}
for (long key : map.keySet()) ans.add(map.get(key));
return ans;
}
}

  • 时间复杂度:$O(\sum_{i = 0}^{n - 1}ss[i].length)$
  • 空间复杂度:$O(\sum_{i = 0}^{n - 1}ss[i])$

溢出说明

使用 long 仍然存在溢出风险,但使用“长度不受限制”的高精度哈希值实现是不现实的。

哈希值必须是有限值域内,才有意义。

换句话说,如果使用高精度的哈希值的话,我们是无法直接将两个哈希值进行异或判断结果是否为 $0$ 来得出哈希值是否相同的结论,而是需要使用 $O(Len)$ 的复杂度来判定哈希值是否相同。

因此,针对存在的哈希冲突问题,要么是解决冲突;要是使用与「字符串哈希」类似的做法,不处理溢出(相当于模 $2^{64}$),但这样会存在溢出次数不一样的值对应的哈希值相同的问题,只能说是一种期望冲突不发生的做法。


最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.面试题 10.02 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

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