摘要：
在LeetCode中，字母异位词分组问题是一个经典的哈希表应用场景。本文将围绕这一主题，深入探讨如何使用频率数组分组策略解决字母异位词分组问题，并详细解析相关代码实现。
一、问题背景
字母异位词是指由相同的字母组成，但排列顺序不同的单词。例如，"eat"和"tea"就是一组字母异位词。给定一个字符串数组，我们需要将这些字母异位词分组，使得每组中的单词都是由相同的字母组成。
二、解决方案
为了解决这个问题，我们可以采用以下步骤：
1. 遍历字符串数组，对每个字符串进行排序，得到排序后的字符串。
2. 使用一个哈希表（字典）来存储排序后的字符串作为键，对应的值是一个列表，用于存储所有具有相同排序结果的字符串。
3. 遍历哈希表，将具有相同排序结果的字符串分组。
三、代码实现
下面是使用Python语言实现的代码示例：
python
def groupAnagrams(strs):
创建一个空字典用于存储分组结果
result = {}
遍历字符串数组
for s in strs:
对字符串进行排序
sorted_s = ''.join(sorted(s))
如果排序后的字符串已经在字典中，则将其添加到对应的列表中
if sorted_s in result:
result[sorted_s].append(s)
else:
否则，创建一个新的列表并添加当前字符串
result[sorted_s] = [s]
返回分组结果
return list(result.values())
测试代码
strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
print(groupAnagrams(strs))
四、代码解析
1. `groupAnagrams` 函数接收一个字符串数组 `strs` 作为输入。
2. 创建一个空字典 `result` 用于存储分组结果。
3. 遍历字符串数组 `strs`，对每个字符串 `s` 进行排序，得到排序后的字符串 `sorted_s`。
4. 如果 `sorted_s` 已经在字典 `result` 中，则将其添加到对应的列表中。否则，创建一个新的列表并添加当前字符串。
5. 将字典 `result` 的值转换为列表并返回。
五、时间复杂度和空间复杂度分析
1. 时间复杂度：对于每个字符串，排序的时间复杂度为 O(nlogn)，其中 n 是字符串的长度。由于需要遍历所有字符串，因此总的时间复杂度为 O(n m logm)，其中 m 是字符串数组的长度。
2. 空间复杂度：哈希表 `result` 的空间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串数组的长度。
六、总结
本文深入解析了LeetCode中的字母异位词分组问题，并详细介绍了基于频率数组分组策略的代码实现。通过分析代码，我们可以了解到如何使用哈希表对字母异位词进行分组，以及如何优化算法的时间复杂度和空间复杂度。希望本文对您在解决类似问题时有所帮助。
Comments NOTHING