Day2：LeeCode Hot2-字母异位词分组

大家好，今天开启 LeetCode Hot100 系列 的第二篇：字母异位词分组。

这道题是哈希表+字符串预处理的标杆题目，也是面试高频考点。

核心考察对「异位词统一标识」的思维，同时能延伸出基础解法与优化解法的对比，非常适合夯实算法基础。

一、题目描述

给你一个字符串数组 strs，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：由相同字母、相同数量重新排列形成的字符串，仅字符顺序不同。题目默认所有字符串仅包含小写英文字母。

示例：

输入：strs = ["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]
输出：[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]

题目核心要求：相同字符组成的字符串分为一组，无序输出各组结果即可。

解题核心思路

这道题的本质不是复杂的算法逻辑，而是如何给异位词设计唯一标识。

所有互为异位词的字符串，字符种类、字符数量完全一致，唯一区别是字符顺序。只要我们能让同一组异位词拥有完全相同的标识，就可以通过哈希表实现分组映射：

• key：异位词的统一唯一标识

• value：对应标识的所有异位词列表

行业内主流有两种标识生成方案：字符串排序法（入门易懂）、字符计数法（高效优化），下面分别详细拆解。

三、解法：排序 + 哈希表

1. 思路分析

任意一组异位词，将字符排序后，得到的字符串完全一致。例如 eat、tea、ate 排序后均为 aet。

基于这个特性，我们可以将排序后的字符串作为哈希表key，遍历原数组，将每个字符串归入对应key的列表中，最终取出哈希表所有value即为分组结果。

2. 完整代码实现（Java）

public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
    // 排序后字符串为key，异位词集合为value
    Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
    for (String str : strs) {
        // 字符串转字符数组、排序、重新拼接，生成统一标识
        char[] chars = str.toCharArray();
        Arrays.sort(chars);
        String key = new String(chars);
        // 不存在则新建列表，存在则直接加入集合
        map.computeIfAbsent(key, k -> new ArrayList<>()).add(str);
    }
    // 哈希表所有值即为分组结果
    return new ArrayList<>(map.values());
}

3. 复杂度分析

• 时间复杂度：O(n * k log k)。n为字符串数组长度，k为单个字符串的最大长度。每个字符串需要进行 O(k log k) 的排序操作。

• 空间复杂度：O(n * k)。需要存储所有字符串的分组结果，哈希表占用额外空间。

4. 优缺点总结

优点：代码极简、逻辑清晰、无边界坑点，面试首选入门写法，容错率极高。

缺点：依赖排序操作，对于超长字符串，时间开销会明显增加。

四、高频易错点总结

1. 空字符串处理：两种解法均可天然兼容空字符串，空字符串排序、计数结果均唯一，无需额外判空。

2. 大小写问题：题目限定小写字母，若未限定，需先统一大小写再处理。

3. 结果顺序：题目不要求分组顺序、组内元素顺序，无需额外排序，避免冗余开销。

五、刷题总结

1.题型定位：哈希表映射 + 字符串预处理，是字符串分组类问题的模板题，同类问题可直接复用「统一唯一标识+哈希分组」的核心思想。

2. 答题策略：面试中优先写排序哈希解法，代码简洁、无bug风险；

3. 核心思想迁移：所有「特征相同、形式不同」的分组问题，都可以通过「提取统一特征作为key、哈希映射分组」解决，是算法中非常通用的解题套路。