力扣解题-字母异位词分组力扣解题-字母异位词分组题目：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

力扣解题-字母异位词分组

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 指字母相同，但排列不同的字符串。

示例 1: 输入: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] 输出: [["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]] 解释：在 strs 中没有字符串可以通过重新排列来形成 "bat"。字符串 "nat" 和 "tan" 是字母异位词，因为它们可以重新排列以形成彼此。字符串 "ate" ，"eat" 和 "tea" 是字母异位词，因为它们可以重新排列以形成彼此。

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

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第一次解答

解题思路

核心方法：排序生成唯一标识 + 哈希表分组存储，利用字母异位词排序后结果完全相同的特性，将排序后的字符串作为哈希表的唯一key，实现异位词的精准分组，逻辑直观且效率优异。

具体步骤：

初始化一个HashMap，键为排序后的字符串（作为异位词的唯一标识），值为对应异位词组成的字符串列表，用于存储分组结果。
遍历输入的字符串数组strs，对每个字符串执行独立的分组处理： a. 将当前字符串转换为字符数组，通过Arrays.sort()对字符数组进行排序（异位词排序后会得到完全相同的字符数组）。 b. 将排序后的字符数组重新转为字符串sortedStr，该字符串即为当前字符串所属异位词组的唯一key。 c. 校验哈希表中是否存在该key： - 若存在，直接将原字符串添加到该key对应的列表中； - 若不存在，新建一个字符串列表，将原字符串加入列表后，把key-列表键值对存入哈希表。
遍历完成后，初始化一个结果列表result，遍历哈希表的所有key，将每个key对应的异位词列表依次加入结果列表。
返回最终的分组结果列表result。

执行耗时:7 ms,击败了97.34% 的Java用户内存消耗:49.1 MB,击败了14.72% 的Java用户

public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        Map<String,List<String>> map=new HashMap<>();
        for(int i=0;i<strs.length;i++){
            char[] chars = strs[i].toCharArray();
            Arrays.sort(chars);
            String sortedStr = new String(chars);
            if(map.containsKey(sortedStr)){
                map.get(sortedStr).add(strs[i]);
            }else{
                List<String> list=new ArrayList<>();
                list.add(strs[i]);
                map.put(sortedStr,list);
            }
        }
        List<List<String>> result=new ArrayList<>();
        for(String key:map.keySet()){
            result.add(map.get(key));
        }
        return result;
    }

leetcode经典解答

解题思路

核心方法：延续排序标识分组核心逻辑 + Java8流式编程简化实现，与第一次解答的核心算法完全一致，通过Java8的流式API和集合收集器替代手动的for循环与哈希表操作，大幅精简代码行数，让代码更优雅、更简洁。

具体步骤：

将字符串数组strs通过Arrays.stream()转换为流式数据，开启流式处理；
调用流的collect()方法，使用Collectors.groupingBy()收集器完成自动分组： a. groupingBy()的核心入参为分组规则函数：对每个流中的字符串，先转字符数组排序，再转回字符串，以此作为分组的唯一key（与第一次解答的key生成逻辑完全一致）； b. groupingBy()会自动创建哈希表，按上述key将所有字符串分组，最终返回一个Map<String, List<String>>，与第一次解答手动构建的哈希表完全相同。
直接获取分组后哈希表的values()集合（所有异位词分组列表），将其作为入参新建ArrayList，完成结果列表的封装；
直接返回该结果列表，无需额外的遍历与赋值操作。

核心优化点说明：

完全复用排序生成唯一标识的核心逻辑，算法效率与第一次解答基本一致；
用流式编程替代手动遍历数组和手动遍历哈希表，消除冗余的循环与判断代码，代码更简洁、可读性更强；
借助groupingBy收集器自动完成哈希表的创建、key判断与列表存储，替代手动的containsKey/put/get操作，减少代码书写量。

public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        return new ArrayList<>(Arrays.stream(strs)
            .collect(Collectors.groupingBy(str -> {
                // 返回 str 排序后的结果。
                // 按排序后的结果来grouping by，算子类似于 sql 里的 group by。
                char[] array = str.toCharArray();
                Arrays.sort(array);
                return new String(array);
            })).values());
    }

总结

两次解答的核心算法完全一致，均基于「字母异位词排序后结果相同」的特性，以排序后的字符串为唯一标识，通过哈希表实现分组，时间效率优异。
第一次解答是基础手动实现，通过显式循环和哈希表操作完成分组，逻辑步骤清晰，适合新手理解核心思路；
LeetCode经典解答是Java8流式编程优化实现，复用核心逻辑的同时，通过流式API和收集器简化代码，更符合现代Java的编码风格，代码更简洁优雅。
两次解法的性能基本持平，经典解答无额外性能开销，仅为代码写法的优化。