【题目】
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 <= 1040 <= strs[i].length <= 100strs[i]仅包含小写字母
【题目解析】
解题方法
本问题的核心在于如何高效地识别和分组字母异位词。一个直观且高效的方法是使用哈希表（hashmap），结合字符串排序技术。
- 步骤一：对数组中的每个字符串进行排序，排序后相同的字符串即构成一组字母异位词。
- 步骤二：使用哈希表记录排序后字符串与原字符串的映射关系。哈希表的键为排序后的字符串，值为原字符串的列表。
- 步骤三：遍历给定的字符串数组，对每个字符串排序，检查排序后的字符串在哈希表中的映射，按需添加到对应的分组中。
class Solution:
def groupAnagrams(self, strs):
# 使用 defaultdict 来自动初始化每个 key 对应的列表
hashmap = defaultdict(list)
# 遍历字符串数组
for st in strs:
# 对每个字符串进行排序，将排序后的字符串作为哈希表的键
key = "".join(sorted(st))
# 将原字符串添加到对应的键下
hashmap[key].append(st)
# 返回哈希表的所有值，即为分组后的字母异位词列表
return list(hashmap.values())
执行效率
【总结】
适用问题类型
该方法特别适用于需要根据某种属性（如字符组成）对数据进行分组的问题。它不仅适用于字母异位词分组，还可以扩展应用于其他类似的分类问题，比如根据数字特征对数字数组进行分组，或者根据单词长度对单词列表进行分类。
解决算法
-
算法描述：通过对每个字符串进行排序，并使用排序后的字符串作为键，在哈希表中存储原始字符串。这种方法能够确保所有的字母异位词被映射到同一个键，从而实现高效的分组。
-
算法特点：
- 高效性：利用字符串排序和哈希表查找的高效性，能够快速识别和分组字母异位词。
- 简洁性：代码实现简单，易于理解和维护。
- 灵活性：该方法对输入数据的大小和字符串的长度具有良好的适应性，易于处理大规模数据集。
时间复杂度与空间复杂度
- 时间复杂度：O(NKlogK)，其中N是字符串数组的长度，K是字符串的最大长度。每个字符串排序的时间复杂度为O(KlogK)，整体算法需要对N个字符串进行排序。
- 空间复杂度：O(NK)，主要空间开销来源于哈希表，用于存储排序后的字符串及其对应的原字符串列表。
实践意义
- 数据处理和分析：在数据处理和分析领域，经常需要根据数据的特定属性进行分组和分类。本算法提供了一种高效的数据分组方法，有助于提升数据处理的效率和质量。
- 算法教育和学习：作为一个结合了哈希表和字符串排序技术的实际应用案例，本问题及其解法对于算法教育和自我学习具有重要的参考价值，有助于加深对这些基本算法概念的理解。
- 软件开发实践：在实际的软件开发过程中，类似的分组和分类需求经常出现。掌握这种高效的解法可以帮助开发者在面对实际问题时设计出更优雅、更高效的解决方案。
综上所述，字母异位词分组问题的这种解法不仅在技术层面提供了一种有效的解决方案，也在教育和实践层面展现了算法设计的实用性和通用性。
