DEV Community ·

LeetCode 挑战：49. 分组异位词 - JavaScript 解决方案 🚀

💡 原文英文，约500词，阅读约需2分钟。

📝

内容提要

分组异位词问题要求将字符串数组中的异位词归为一组。异位词是通过重新排列字母形成的单词。可以使用哈希表，按排序后的字符序列作为键，将相同的异位词分组。时间复杂度为O(m⋅nlogn)，空间复杂度为O(m)。

🎯

分组异位词问题要求将字符串数组中的异位词归为一组。
异位词是通过重新排列字母形成的单词。
可以使用哈希表，按排序后的字符序列作为键，将相同的异位词分组。
时间复杂度为O(m⋅nlogn)，空间复杂度为O(m)。
示例1：输入为['eat', 'tea', 'tan', 'ate', 'nat', 'bat']，输出为[['bat'], ['nat', 'tan'], ['ate', 'eat', 'tea']]。
示例2：输入为['']，输出为[['']]。
示例3：输入为['a']，输出为[['a']]。
JavaScript解决方案使用哈希图来分组异位词。
每个异位词具有相同的排序字符序列，可以用作键。
通过对每个字符串的字符进行排序来生成键。
如果哈希图中没有该键，则添加一个空数组并将原字符串附加到对应的数组中。
从哈希图中提取分组数组并返回。
字符计数方法可以更快地分组异位词，时间复杂度为O(m⋅n)。
字符计数方法的空间复杂度为O(m)。
排序字符串实现简单但速度较慢，字符计数方法更高效。
边缘情况包括空字符串和单字符字符串。

🔎

在解决分组异位词问题时，使用排序方法的时间复杂度为O(m⋅nlogn)，而字符计数方法则可以优化到O(m⋅n)。虽然字符计数方法在实现上稍显复杂，但在处理大规模数据时，性能优势明显。空间复杂度在两种方法中均为O(m)，这意味着存储的键值对数量与输入字符串的数量成正比。

在实现分组异位词的算法时，需特别注意边缘情况，例如空字符串和单字符字符串。这些特殊输入可能会影响算法的输出格式，因此在设计解决方案时应确保这些情况得到妥善处理，以避免潜在的错误或异常。

在选择分组异位词的解决方案时，开发者应根据具体需求权衡排序与字符计数的方法。虽然排序实现简单，但在处理大量字符串时，字符计数方法的效率更高。因此，了解不同方法的优缺点对于优化代码性能至关重要。

❓

分组异位词问题要求将字符串数组中的异位词归为一组，异位词是通过重新排列字母形成的单词。

可以使用哈希表，按排序后的字符序列作为键，将相同的异位词分组。

时间复杂度为O(m⋅nlogn)，空间复杂度为O(m)。

输入为['eat', 'tea', 'tan', 'ate', 'nat', 'bat']，输出为[['bat'], ['nat', 'tan'], ['ate', 'eat', 'tea']]。

字符计数方法更高效，时间复杂度为O(m⋅n)，而排序方法时间复杂度为O(m⋅nlogn)。

边缘情况包括空字符串和单字符字符串，这些情况也能正确分组。

🏷️