浅谈算法题：字母异位词分组

莞莞类卿
147 阅读4分钟

在计算机科学和编程领域，算法作为解决问题的步骤和策略，其高效性和创新性对于提升软件性能至关重要。字母异位词分组问题，作为一个经典算法问题，不仅考验着开发者对数据结构的理解，也锻炼了逻辑思维能力。本文将深入探讨两种解决字母异位词分组问题的方法：基于排序的方法和基于计数的方法，并通过实例解析，阐述它们的原理、实现步骤以及优缺点。

一、问题描述

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二、 简单分析下题目：

字母异位词：字符串所包含的字母相同，但是排序不同。由这个我们可以大概得到一个解法，因为字母异位词只是字母排序不同，如果我将两个字符串的字母排下序，从小到大（从大到小），再将所形成的新字符串进行比较，如果比较结果是true，那原来的两个字符串就是字母异位词。 那么接下来就是实现这一解法

三、 排序解法

var groupAnagrams = function(strs) {
  const map = new Map();
  for (let str of strs) {
      let array = Array.from(str);
      array.sort();
      let key = array.toString();
      let list = map.get(key) ? map.get(key) : new Array();
      list.push(str);
      map.set(key, list);
  }
  return Array.from(map.values());
};

详解

1、 创建一个哈希表，用于存储数据

2、 循环遍历字符串组

  • 2.1 let array = Array.from(str)将字符串str转换为一个字符数组并将其赋值给变量array。
  • 2.2 array.sort()将字符数组进行排序
  • 2.3 let key = array.toString()将排序过后的字符数组以字符串的形式赋值给key
  • 2.4 let list = map.get(key) ? map.get(key) : new Array()判断哈希表中是否存在与key值相同的键，如果不存在，将键为key，新建一个数组new Array为值存储到哈希表中；如果哈希表中存在键值为key的键，则将原字符串添加到键为key的new Array数组中。
  • 2.5 return Array.from(map.values()) 输出哈希表中的数据

结果

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四、 探寻另一种解法

字母异位词：字符串所包含的字母相同，但是排序不同。还是从字母异位词概念出发，两个字符串所包含的字母相同，如果我能得到两个字符串中，每个字母出现的次数，如果所有字母出现的次数相同，那么这两个字符串就为字母异位词。

五、 计数解法

var groupAnagrams = function(strs) {
    const map = new Object();
    for (let s of strs) {
        const count = new Array(26).fill(0);
        for (let c of s) {
            count[c.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()]++;
        }
        map[count] ? map[count].push(s) : map[count] = [s];
    }
    return Object.values(map);
};

详解

1、创建一个哈希表用于存储数据 2、 循环遍历字符串组

  • 2.1 const count = new Array(26).fill(0);创建一个数组空间为26，每一个值为0的字符串，用于存储每个字母的出现次数
  • 2.2 for (let c of s)循环遍历每个字符串
  • 2.2.1 c.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt() 拿字符串中的字符c的Unicode 编码值减去a的Unicode 编码值，获得距离a字母的距离，可以知到是哪个字母，然后将该字母的出现次数加1 count[c.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()]++
  • 2.3 map[count] ? map[count].push(s) : map[count] = [s];如果哈希表中不存在键为count数组的数据,则以count数组为键，新建数组（首元素为字符串s）为值，添加到哈希表中；如果哈希表中存在键为count数组的数据,则把字符串s添加到键为count数组的值（value）中去。
  • 2.4 return Object.values(map) 输出哈希表中的数据。

结果

image.png

六、性能比较与选择

  • 时间复杂度：排序方法的时间复杂度主要取决于排序算法，通常为O(nmlogm)，其中n是字符串数量，m是字符串最大长度。计数方法的时间复杂度接近O(n*m)，因为需要遍历每个字符串的每个字符来建立计数数组。
  • 空间复杂度：两者都使用了哈希表，故空间复杂度大致相同，主要取决于输入数据的规模和异位词种类的数量，为O(n)。
  • 适用场景：如果字符串长度较短，排序方法可能因排序算法的高效实现而表现更佳。然而，当字符串较长时，计数方法因避免了昂贵的排序操作而更具优势。此外，计数法的简洁性和直观性使其在某些情况下更受欢迎。

七、 总结

字母异位词分组问题不仅是一个有趣的编程练习，也是实际应用中处理文本数据的有效工具。通过对比排序和计数两种方法，我们可以看到，选择合适的算法应基于问题的具体要求，包括字符串长度、数据量以及对执行速度的敏感度。掌握这些算法背后的原理，不仅能提升编程技能，还能在面对复杂问题时提供更多的解题思路和优化空间。在未来，随着算法技术的不断进步，我们期待看到更多高效且创新的解决方案，为字母异位词分组问题乃至更广泛的数据处理领域带来新的突破。

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