【LeetCode面试150】——49字母异位分词

博客昵称:沈小农学编程

作者简介:一名在读硕士,定期更新相关算法面试题,欢迎关注小弟!

PS:哈喽!各位CSDN的uu们,我是你的小弟沈小农,希望我的文章能帮助到你。欢迎大家在评论区唠嗑指正,觉得好的话别忘了一键三连哦!😘

题目难度:中等

默认优化目标:最小化时间复杂度。

Python默认为Python3。

目录

1 题目描述

2 题目解析

3 算法框架及程序实现

3.1 哈希表+排序

3.2 哈希表+计数

参考文献


1 题目描述

给你一个字符串数组,请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。

字母异位词 是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。

示例 1:

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

示例 2:

输入: strs = [""]
输出: [[""]]

示例 3:

输入: strs = ["a"]
输出: [["a"]]

提示:

  • 1 <= strs.length <= 104

  • 0 <= strs[i].length <= 100

  • strs[i] 仅包含小写字母

2 题目解析

异位等价于两个字符串中各字符出现的次数相等,或者经过排序后相等。同一组异位词,可以只用其中一个词与别的词进行判断,它们互为异位词则它与这组的所有词互为异位词。

输入是一个字符串数组strs,输出是字符串数组ans。

3 算法框架及程序实现

3.1 哈希表+排序

使用排序好后的字符串作为哈希表的键值,将异位词添加到相应的key后面。

时间复杂度O(nk*log k),空间复杂度O(nk)。n为strs长度,k为strs中最长字符串长度。

C++代码实现

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].push_back(str);
        }
        vector<vector<string>> ans;
        for(auto it=mp.begin();it!=mp.end();it++){
            ans.push_back(it->second);
        }
        return ans;
        
    }
};

Python代码实现

class Solution:
    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
        mp=collections.defaultdict(list)
​
        for st in strs:
            key="".join(sorted(st))
            mp[key].append(st)
​
        return list(mp.values())

3.2 哈希表+计数

对strs的每一个字符串创造一个哈希表来记录字符出现次数,把这个次数哈希表作为键值,插入异位词。

时间复杂度O(n(k+26)),空间复杂度O(n(k+26))。

C++代码实现

class Solution {
public:
    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
        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].push_back(str);
        }
        vector<vector<string>> ans;
        for(auto it=mp.begin();it!=mp.end();it++){
            ans.push_back(it->second);
        }
        return ans;
    }
};

Python代码实现

class Solution:
    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
        mp=collections.defaultdict(list)
​
        for st in strs:
            counts=[0]*26
            for ch in st:
                counts[ord(ch)-ord('a')]+=1
            #需要将list转换成tuple才能进行哈希
            mp[tuple(counts)].append(st)
​
        return list(mp.values())

参考文献

力扣面试经典150题

力扣官方题解

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/919425.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

十六.SpringCloudAlibaba极简入门-整合Grpc代替OpenFeign

前言 他来了他来了&#xff0c;停了快2个月了终于又开始更新文章啦&#xff0c;这次带来的绝对是干货&#xff01;&#xff01;&#xff01;。由于公司项目进行重构的时候考虑到&#xff0c;OpenFeign做为服务通信组件在高并发情况下有一定的性能瓶颈&#xff0c;所以将其替换…

【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-7.信息论 (Information Theory)

熵 (Entropy)&#xff1a;用于评估信息的随机性&#xff0c;常用于决策树和聚类算法。交叉熵 (Cross-Entropy)&#xff1a;用于衡量两个概率分布之间的差异&#xff0c;在分类问题中常用。 信息论作为处理信息量和信息传输的数学理论&#xff0c;在机器学习中具有广泛的应用。…

高亮变色显示文本中的关键字

效果 第一步&#xff1a;按如下所示代码创建一个用来高亮显示文本的工具类&#xff1a; public class KeywordUtil {/*** 单个关键字高亮变色* param color 变化的色值* param text 文字* param keyword 文字中的关键字* return*/public static SpannableString highLigh…

【图像处理识别】数据集合集!

本文将为您介绍经典、热门的数据集&#xff0c;希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。 1 CNN-ImageProc-Robotics 机器人 更新时间&#xff1a;2024-07-29 访问地址: GitHub 描述&#xff1a; 通过 CNN 和图像处理进行机器人对象识别项目侧重于集成最先进的深度学习技术和…

VTK知识学习(10)- 渲染引擎

1、前言 vtkProp; vtkAbstractMapper; vtkProperty; vtkCamera; vtkLight; vtkRenderer; vtkRenderWindow; vtkRenderWindowInteractor; vtkTransform; vtkLookupTable;………… 这些类都是与数据显示或渲染相关的。 用计算机图形学的专业词汇来说&#xff0c;就是它…

网络基础(3)https和加密

http其它的报头 直接看图片&#xff1a; 上图中的第一个和第二个类型之前已经使用过了也就不多做说明了&#xff0c;第三个报头类型使用的很少了。第四个报头类型主要就使用在一些灰度更新的应用上&#xff0c;确定用户使用的软件的版本不让其访问该版本不能访问的功能。下一个…

高阶C语言之五:(数据)文件

目录 文件名 文件类型 文件指针 文件的打开和关闭 文件打开模式 文件操作函数&#xff08;顺序&#xff09; 0、“流” 1、字符输出函数fputc 2、字符输入函数fgetc 3、字符串输出函数fputs 4、 字符串输入函数fgets 5、格式化输入函数fscanf 6、格式化输出函数fpr…

C#获取视频第一帧_腾讯云媒体处理获取视频第一帧

一、 使用步骤&#xff1a; 第一步、腾讯云开启万象 第二步、安装Tencent.QCloud.Cos.Sdk 包 第三步、修改 腾讯云配置 图片存储目录配置 第四步、执行获取图片并保存 二、封装代码 using System.Text; using System.Threading.Tasks;using COSXML.Model.CI; using COSXML.A…

分词器的概念(通俗易懂版)

什么是分词器&#xff1f;简单点说就是将字符序列转化为数字序列&#xff0c;对应模型的输入。 通常情况下&#xff0c;Tokenizer有三种粒度&#xff1a;word/char/subword word: 按照词进行分词&#xff0c;如: Today is sunday. 则根据空格或标点进行分割[today, is, sunda…

Jenkins更换主题颜色+登录页面LOGO图片

默认主题和logo图片展示 默认主题黑色和白色。 默认LOGO图片 安装插件 Login ThemeMaterial Theme 系统管理–>插件管理–>Available plugins 搜不到Login Theme是因为我提前装好了 没有外网的可以参考这篇离线安装插件 验证插件并修改主题颜色 系统管理–>A…

11.19.2024刷华为OD

文章目录 HJ51HJ53 杨辉三角HJ56HJ57 高精度整数加法HJ58HJ60 简单题HJ63 DNA序列&#xff08;简单题&#xff09;语法知识记录 HJ51 https://www.nowcoder.com/practice/54404a78aec1435a81150f15f899417d?tpId37&tags&title&difficulty0&judgeStatus0&…

C语言零基础入门

一、输入输出 &#xff08;1&#xff09;scanf scanf 是C语言中的一个标准库函数&#xff0c;用于从标准输入&#xff08;通常是键盘&#xff09;读取数据。scanf 函数定义在 <stdio.h> 头文件中。 #include <stdio.h>int main(void) {//读取整数 int num;print…

应聘美容师要注意什么?博弈美业收银系统/管理系统/拓客系统分享建议

随着美容行业的不断发展&#xff0c;成为一名优秀的美容师需要具备一系列重要的技能和品质。无论是在面试过程中还是在实际工作中&#xff0c;以下建议将帮助你在应聘美容师职位时脱颖而出&#xff1a; ▶ 专业技能和资格 首先&#xff0c;确保你具备所需的专业技能和资格。这…

JVM性能分析工具JProfiler的使用

一、基本概念 JProfiler&#xff1a;即“Java Profiler”&#xff0c;即“Java分析器”或“Java性能分析工具”。它是一款用于Java应用程序的性能分析和调试工具&#xff0c;主要帮助开发人员识别和解决性能瓶颈问题。 JVM&#xff1a;即“Java Virtual Machine”&#xff0c…

css鼠标移动效果高亮追随效果

如图所示&#xff0c;鼠标移动有一块高亮随着鼠标移动。代码如下&#xff1a;(vue3篇) <div class"container"><span class"use-hover-hglh-element trail" :style"isShow ? dyStyle : { opacity: 0 }"></span></div>…

PHP屏蔽海外IP的访问页面(源代码实例)

PHP屏蔽海外IP的访问页面&#xff08;源代码实例&#xff09;&#xff0c;页面禁用境外IP地址访问 <?php/*** 屏蔽海外ip访问* 使用ip2long函数得到ip转为整数的值&#xff0c;判断值是否在任一一个区间中* 以下是所有国内ip段* 调用方法&#xff1a;IschinaIp($ALLIPS)* …

现代分布式系统新法宝:基于单元的架构

- 前言 - 数十年来&#xff0c;IT 业界一直在努力掌握分布式系统。然而&#xff0c;随着系统日益复杂&#xff0c;给开发数字产品的组织带来巨大挑战。可以说&#xff0c;分布式系统最棘手的方面之一是面对故障时的可靠性&#xff0c;特别是现代分布式系统使用大量物理与虚拟资…

2.8 群辉 黑群晖 意味断电 抱歉,您所指定的页面不存在。

实验室组装的黑群晖施工时不小心被意味断电&#xff0c;然后出现了如下图&#xff1a; 对于7.1.1的系统来说&#xff0c;这个是由于libsynopkg.so.1和libsynoshare.so.7这两个文件出问题所致。 因此&#xff0c;解决方法也比较简单就是把好的文件恢复到/lib文件夹下即可。 这…

【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means(K-均值)聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析...

全文链接&#xff1a;https://tecdat.cn/?p38289 分析师&#xff1a;Cucu Sun 近年来&#xff0c;由于诸如自动编码器等深度神经网络&#xff08;DNN&#xff09;的高表示能力&#xff0c;深度聚类方法发展迅速。其核心思想是表示学习和聚类可以相互促进&#xff1a;好的表示会…

K8S资源限制之ResourceQuota

ResourceQuota介绍 在K8S中&#xff0c;大部分资源都可以指定到一个名称空间下&#xff0c;因此可以对一个名称空间的计算资源&#xff0c;存储资源&#xff0c;资源数量等维度做资源限制。 如限制pod数量、svc数量&#xff0c;控制器数量&#xff0c;限制PVC请求的存储量 注…