class Solution: def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]: d = defaultdict(list) for s in strs: d[''.join(sorted(s))].append(s) # sorted(s) 相同的字符串分到同一组 return list(d.values())

<think>好的，我现在要仔细看看这个问题和给出的代码。题目是要求将变位词分组，也就是把由相同字母异序组成的字符串归到同一组里。给出的代码使用了Python的defaultdict来管理分组，其中键是排序后的字符串，值是对应的原字符串列表。 首先，我需要理解代码的每一部分。第一行定义了一个Solution类，里面的groupAnagrams方法接收一个字符串列表strs，返回分组后的列表。接下来，使用了defaultdict(list)来创建一个字典，这样每个键对应的值默认是列表类型，避免了KeyError的问题。然后遍历每个字符串s在strs中，对每个s进行排序，sorted(s)会将字符串转换为排序后的字符列表，比如"eat"会变成['a','e','t']，然后用join方法将其合并成字符串，比如'aet'。这样，所有变位词经过排序后的字符串是相同的，所以它们会被分到同一个键下面。最后，将字典的值转换为列表返回。 那用户可能的疑问是，为什么这样做能有效？因为变位词排序后的结果相同，所以可以作为唯一的键。比如"eat"、"tea"、"ate"排序后都是'aet'，所以会被归到同一个列表中。这个方法的时间复杂度如何呢？假设每个字符串的平均长度是k，排序每个字符串的时间是O(k log k)，遍历所有n个字符串的话，总时间复杂度是O(n*k log k)。空间复杂度则是O(nk)，因为需要存储所有字符串。 那有没有更优的方法？比如不使用排序，而是用字符计数作为键。例如，统计每个字符出现的次数，然后将统计结果作为元组或者字符串作为键。例如，"eat"的统计是每个字母出现次数，用类似#1#0#0...#1（假设a是第一个，e是第三个等），这样的方式。这种方法的时间复杂度是O(nk)，因为每个字符串需要遍历每个字符统计次数，k是字符串长度。当k较大时，可能比排序方法更好，但如果k较小的话，可能排序方法更优。不过在实际中，可能两种方法效率相差不大，具体取决于具体情况。 另外，代码中使用defaultdict是为了方便直接append，而不用检查键是否存在。这样代码更简洁。返回时，将字典的值转换为列表，因为问题要求返回列表的列表。Python 3中，dict.values()返回的是一个视图对象，所以需要用list()来转换为列表形式。 有没有可能出现的边界情况？例如，输入为空列表，或者所有字符串都是变位词，或者没有任何两个是变位词的情况。例如，输入为[""]，应该返回[[""]]；输入为["a"]，则返回[["a"]]。这些情况代码都能处理，因为sorted("")的结果是空字符串，同样作为键存在。 那有没有其他需要注意的地方？比如，当字符串中包含Unicode字符时，sorted是否还能正确工作？但题目中的例子应该假设是英文字母，所以sorted处理应该没问题。另外，原题中的参数类型是List[str]，所以输入的每个元素都是字符串，所以sorted(s)可以正确处理每个字符。 总结来说，这段代码通过将每个字符串排序后的结果作为键，有效地将变位词分组，利用了哈希表的高效查找特性，时间复杂度主要取决于排序的时间。这是解决这类问题的常见方法，既简洁又高效。</think>让我们逐步分析并理解这段用于分组变位词（字母异位词）的代码： ### 问题描述 给定一个字符串数组 `strs`，要求将字母异位词（由重新排列字母顺序形成的不同单词）组合在一起，返回结果列表。 示例： 输入：`["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]` 输出：`[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]` --- ### 代码解析 ```python from collections import defaultdict from typing import List class Solution: def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]: d = defaultdict(list) # 创建默认值为列表的字典 for s in strs: # 遍历每个字符串 key = ''.join(sorted(s)) # 关键步骤：将字符串排序后转为新字符串作为键 d[key].append(s) # 将原字符串存入对应键的列表中 return list(d.values()) # 将字典的值转为列表输出 ``` --- ### 关键思路拆解 #### 1. **利用排序统一标识变位词** 变位词的核心特征是**字母组成相同但顺序不同**。通过将每个字符串的字符排序（如 `"eat"` → `sorted("eat") = ['a','e','t']` → 转字符串 `"aet"`），所有变位词会被映射到同一个键。 #### 2. **哈希表高效分组** 使用 `defaultdict(list)` 创建字典： - **键**：排序后的字符串（统一标识） - **值**：存储原始字符串的列表 例如：键 `"aet"` 对应值 `["eat","tea","ate"]` #### 3. **遍历与存储** - 遍历每个字符串（时间复杂度 $O(n)$） - 对每个字符串排序（单次时间复杂度 $O(k \log k)$，$k$ 为字符串长度） - **总时间复杂度**：$O(n \cdot k \log k)$ --- ### 复杂度分析 | 操作 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |-----------------------|------------------|------------| | 遍历所有字符串 | $O(n)$ | | | 单字符串排序 | $O(k \log k)$ | | | 哈希表插入/查询 | $O(1)$ (平均) | | | **总计** | $O(n \cdot k \log k)$ | $O(n \cdot k)$ | --- ### 替代方案对比 #### 方法二：字符计数标识 - **核心思路**：统计每个字母出现次数（如 `count[0] = 1` 表示字母 `a` 出现一次） - **键构造示例**：`#1#0#0...#1`（长度为26的计数数组转为字符串） - **时间复杂度**：$O(n \cdot k)$ - **适用场景**：当 $k$ 较大时可能更优，但代码复杂度稍高 --- ### 边界情况处理 1. **空字符串**：输入 `[""]` → 输出 `[[""]]` 2. **无变位词**：输入 `["a","b"]` → 输出 `[["a"],["b"]]` 3. **大小写敏感**：题目默认小写字母，若含大写需先统一处理 --- ### 总结 本解法通过**标准化字符串**（排序）生成唯一键，利用哈希表高效分组，代码简洁且时间复杂度可控，是处理变位词分组的经典方法。