Anagram 指由颠倒字母顺序而构成的单词。

e.g. 给出 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],假设所给单词仅由小写字母组成。

返回

[
    ["ate", "eat","tea"],
    ["nat","tan"],
    ["bat"]
]

我的算法原理是 key - value,但不会使用 map,所以效率极低。

 vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
vector<vector<string>> result;
vector<string> key;
for (string str : strs) {
string s = str;
sort(s.begin(), s.end());
vector<string>::iterator it = find(key.begin(), key.end(), s);
if (it == key.end()) {
key.push_back(s);
result.push_back({str});
} else {
result[it - key.begin()].push_back(str);
}
}
return result;
}

看到别人一种算法原理和我完全一样,但使用了 unordered_map 和 multiset,效率大大提高。

unordered_map 不会根据 key 的大小进行排序,存储时是根据 key 的 hash 值判断元素是否相同。因此如果存放自定义类型,那么就需要重载 operator== 以及 hash_value 函数。

multiset 是 <set> 库中一个非常有用的类型。set 的特性是所有元素都会根据值自动排序;set 不允许两个元素拥有相同的值;不能通过迭代器修改 set 元素的值。

set 和 multiset 都是基于红黑树实现的,因此元素在插入 / 删除的过程中就实现了排序,不同的是后者允许元素重复而前者不允许。

 vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
unordered_map<string, multiset<string>> mp;
for (string s : strs) {
string t = s;
sort(t.begin(), t.end());
mp[t].insert(s);
}
vector<vector<string>> anagrams;
for (auto m : mp) {
vector<string> anagram(m.second.begin(), m.second.end());
anagrams.push_back(anagram);
}
return anagrams;
}

由于条件 “所给单词仅由小写字母组成”,将 O(nlogn) 的 sort 换成基于 counting sort (O(n)时间)的排序函数,也会提高一定效率。

 vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
...
string t = strSort(s);
...
} string strSort(string& s) {
int count[] = {}, n = s.length();
for (int i = ; i < n; i++)
count[s[i] - 'a']++;
int p = ;
string t(n, 'a');
for (int j = ; j < ; j++)
for (int i = ; i < count[j]; i++)
t[p++] += j;
return t;
}

    计数排序是一个非基于比较的排序算法,它的优势在于在对一定范围内的整数(即输入的线性表元素属于有限偏序集)排序时,它的复杂度为 Ο(n+k)(其中 k 是整数的范围),快于任何比较排序算法,但当 O(k) > O(nlogn) 时其效率不如比较排序。这是一种牺牲空间换取时间的做法。

算法思想:扫描整个序列,对每一个元素 x,确定该序列中值小于等于 x 的元素的个数。如果输入序列中只有 17 个元素的值小于等于 x 的值,则 x 可以直接存放在输出序列的第 18 个位置上。如果有重复元素时,我们不能将这些元素放在输出序列的同一个位置上,因此还要作适当的修改。

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