Group Anagrams

Tags: Hash Table, String, Medium

Question

Problem Statement

Given an array of strings, group anagrams together.

For example, given: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],
Return:

[
  ["ate", "eat","tea"],
  ["nat","tan"],
  ["bat"]
]
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Note: All inputs will be in lower-case.

题解1 - 双重for循环(TLE)

Two Strings Are Anagrams 的升级版,容易想到的方法为使用双重for循环两两判断字符串数组是否互为变位字符串。但显然此法的时间复杂度较高。还需要 O(n)O(n) 的数组来记录字符串是否被加入到最终结果中。

Python

class Solution:
    # @param strs: A list of strings
    # @return: A list of strings
    # @return: A list of strings
    def anagrams(self, strs):

        if len(strs) < 2 :
            return strs
        result=[]
        visited=[False]*len(strs)
        for index1,s1 in enumerate(strs):
            hasAnagrams = False
            for index2,s2 in enumerate(strs):
                if index2 > index1 and not visited[index2] and self.isAnagrams(s1,s2):
                    result.append(s2)
                    visited[index2]=True
                    hasAnagrams = True
            if not visited[index1] and hasAnagrams:
                result.append(s1)
        return result

    def isAnagrams(self, str1, str2):
        if  sorted (str1) == sorted(str2):
                return True
        return False
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C++

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源码分析

  1. strs 长度小于等于1时直接返回。
  2. 使用与 strs 等长的布尔数组表示其中的字符串是否被添加到最终的返回结果中。
  3. 双重循环遍历字符串数组,注意去重即可。
  4. 私有方法isAnagrams用于判断两个字符串是否互为变位词。

复杂度分析

私有方法isAnagrams最坏的时间复杂度为 O(2L)O(2L), 其中 LL 为字符串长度。双重for循环时间复杂度近似为 12O(n2)\frac {1}{2} O(n^2), nn 为给定字符串数组数目。总的时间复杂度近似为 O(n2L)O(n^2 L). 使用了Vector String "visited",空间复杂度可认为是 O(n)O(n).

题解2 - 排序 + hashmap

在题 Two Strings Are Anagrams 中曾介绍过使用排序和 hashmap 两种方法判断变位词。这里我们将这两种方法同时引入!只不过此时的 hashmap 的 key 为字符串,value 为该字符串在 vector 中出现的次数。两次遍历字符串数组,第一次遍历求得排序后的字符串数量,第二次遍历将排序后相同的字符串取出放入最终结果中。

leetcode 上此题的 signature 已经更新,需要将 anagrams 按组输出,稍微麻烦一点点。

Python lintcode

class Solution:
    # @param strs: A list of strings
    # @return: A list of strings
    # @return: A list of strings
    def anagrams(self, strs):
        strDict={}
        result=[]
        for string in strs:
            if  "".join(sorted(string)) not in strDict.keys():
                strDict["".join(sorted(string))] = 1
            else: 
                strDict["".join(sorted(string))] += 1
        for string in strs:
            if strDict["".join(sorted(string))] >1:
                result.append(string)
        return result
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C++ - lintcode

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Java - leetcode

public class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        List<List<String>> result = new ArrayList<List<String>>();
        if (strs == null) return result;
        
        // one key to multiple value multiMap
        Map<String, ArrayList<String>> multiMap = new HashMap<String, ArrayList<String>>();
        for (String str : strs) {
            char[] strChar = str.toCharArray();
            Arrays.sort(strChar);
            String strSorted = String.valueOf(strChar);
            if (multiMap.containsKey(strSorted)) {
                ArrayList<String> aList = multiMap.get(strSorted);
                aList.add(str);
                multiMap.put(strSorted, aList);
            } else {
                ArrayList<String> aList = new ArrayList<String>();
                aList.add(str);
                multiMap.put(strSorted, aList);
            }
        }
        
        // add List group to result
        Set<String> keySet = multiMap.keySet();
        for (String key : keySet) {
            ArrayList<String> aList = multiMap.get(key);
            Collections.sort(aList);
            result.add(aList);
        }
        
        return result;
    }
}
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源码分析

建立 key 为字符串,value 为相应计数器的hashmap, unordered_map为 C++ 11中引入的哈希表数据结构[^unordered_map], 这种新的数据结构和之前的 map 有所区别,详见[^map-unordered_map]。

第一次遍历字符串数组获得排序后的字符串计数器信息,第二次遍历字符串数组将哈希表中计数器值大于1的字符串取出。

leetcode 中题目 signature 已经有所变化,这里使用一对多的 HashMap 较为合适,使用 ArrayList 作为 value. Java 中对 String 排序可先将其转换为 char[], 排序后再转换为新的 String.

复杂度分析

遍历一次字符串数组,复杂度为 O(n)O(n), 对单个字符串排序复杂度近似为 O(LlogL)O(L \log L). 两次遍历字符串数组,故总的时间复杂度近似为 O(nLlogL)O(nL \log L). 使用了哈希表,空间复杂度为 O(K)O(K), 其中 K 为排序后不同的字符串个数。

Reference