class Solution { public: vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { unordered_map<string, vector<string>> mp; for (string& str: strs) { string key = str; sort(key.begin(), key.end()); mp[key].emplace_back(str); } vector<vector<string>> ans; for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) { ans.emplace_back(it->second); } 理解算法

<think>好的，我现在需要帮用户分析这个C++的代码，实现的是字母异位词分组。首先，我得仔细看看代码的结构，然后逐行解释每个部分的作用。 首先，函数groupAnagrams接收一个字符串向量strs，返回一个二维向量。代码里用了unordered_map来统计，键是每个字符串的字符计数，值是对应的异位词列表。这个方法应该是将每个字符串转换成表示字符出现次数的字符串，作为哈希表的键。 接下来，主循环遍历每个字符串str。里面定义了一个string count，长度26，初始化为'0'，对应26个字母。然后遍历每个字符c，将count[c - 'a']加1。这里可能有问题，因为字符的ASCII码减去'a'得到的是0到25，但count是用字符'0'初始化的，每次加1的话，比如字符出现一次，会变成'1'，两次变成'2'，这样组合起来的字符串作为键，比如"a"会变成第一个字符是'1'，其他是'0'的字符串。这样的键能唯一标识字符出现次数，但要注意，如果某个字符出现超过9次，这时候count中的字符会变成比如':'（ASCII是58，因为'0'是48，加10就是58，对应字符是':'）。但题目中的输入可能只包含小写字母，且每个字符串长度可能不会超过某个限制，所以这可能没问题。不过用户可能需要注意这里潜在的溢出问题。 然后，将当前字符串str放入u_mapRes对应的键的向量中。最后遍历哈希表，将所有值存入结果res中。 可能的问题：使用字符串的字符来表示计数是否可靠？比如，当某个字符出现十次，这时候对应的字符会是':'，而其他字符出现十次的话也会是同样的符号，这样不同字符的高次数是否会影响键的正确性？例如，假设某个字符串有10个a和1个b，另一个字符串有1个a和10个b，它们的count字符串可能不同，所以键还是不同的。但这里是否正确呢？比如，每个字符的计数用单个字符表示，最大只能到'9'（即9次），超过的话会变成非数字字符，但仍然是唯一的。只要同一个异位词的各个字符计数转换后的字符串相同，不管是否超过9次，这个方法都是可行的。因此，这个方法是正确的，无论出现次数多少，都能生成唯一的键。 那这个方法的优势在于不需要排序字符串，时间复杂度是O(n*k)，其中n是字符串数量，k是字符串最大长度。而如果使用排序的话，时间复杂度是O(n*k log k)。所以这个方法更高效。 然后，用户可能需要逐行解释代码。我需要按行说明每部分的作用，比如vector<vector<string>> res; 是结果，unordered_map用来映射键到异位词列表。循环中的count字符串生成过程，以及最后将map中的值转移到res中。 需要注意的是，代码中的count字符串初始化为26个'0'字符，每次遍历字符时，对对应的位置加1。例如，字符a对应索引0，所以count[0]从'0'变为'1'，依此类推。这样每个字母异位词生成的count字符串是相同的，因此可以作为哈希表的键。 可能用户对这部分的理解有困难，需要详细说明。比如，为什么用这种方式而不是排序字符串？或者如何处理字符计数超过9的情况。这时候要解释，不管计数是多少，只要每个字符的次数正确，生成的字符串唯一即可，即使超过9次，不同的次数仍然对应不同的键，因此不影响分组的正确性。 总结来说，这个方法的思路是通过统计每个字符出现的次数，生成一个唯一的字符串作为哈希表的键，将异位词映射到同一个键下，最后收集所有的值作为结果。</think>让我们逐步分析这个解决字母异位词分组问题的代码： $$// 定义返回结果的二维数组$$ $$vector<vector<string>> res;$$ $$// 使用哈希表存储分组结果，键是字符计数特征字符串$$ $$unordered_map<string, vector<string>> u\_mapRes;$$ ```cpp for (auto& str : strs) { // 遍历每个输入字符串 string count(26, '0'); // 初始化字符计数特征字符串 for (auto& c : str) { // 统计每个字符出现次数 count[c - 'a'] += 1; // 对应字符位置计数+1 } u_mapRes[count].push_back(str); // 将字符串存入对应分组 } ``` $$// 将哈希表中的分组结果转存到结果数组$$ $$for (auto& pair : u\_mapRes) \{$$ $$ res.push\_back(pair.second);$$ $$\}$$ **关键点解析：** 1. **字符计数特征字符串**（时间复杂度O(nk)） - 创建长度为26的字符串（对应26个字母） - 每个字符位置记录对应字母出现次数 - 例如：`"eat"` → `a1e1t1...`（其他位为0） 2. **哈希表映射机制** - 特征字符串作为唯一键 - 异位词必然生成相同的特征字符串 - 例如：`"eat"`和`"tea"`都会生成`a1e1t1...` 3. **算法优势** - 相比排序法（O(nklogk)），避免字符串排序开销 - 线性时间复杂度：O(nk)，n是字符串数量，k是最长字符串长度 **潜在优化点：** 1. 使用固定长度数组替代字符串 2. 分隔符处理（当计数超过9时保证正确性） 3. 提前分配内存空间减少rehash次数 这个方案的核心创新在于使用字符计数特征值作为哈希键，既保证了时间复杂度，又避免了字符串排序的开销，是非常典型的空间换时间优化策略。

<think>好的，我现在需要给用户提供的C++代码进行逐行详细注解。首先，我得仔细阅读代码，理解每一行的作用，然后用中文解释清楚。用户给的代码是LeetCode上分组字母异位词的解决方案，使用哈希表来归类处理。 首先看类的定义：class Solution { public: ... }; 这是一个标准的C++类，用于封装解决方法。接下来是函数groupAnagrams，参数是字符串向量strs，返回二维字符串向量。需要解释每个部分的作用。 unordered_map<string, vector<string>> mp; 这行声明了一个哈希表，键是排序后的字符串，值是对应的原始字符串列表。用户可能对unordered_map不熟悉，需要说明其作用和结构。 然后是循环遍历strs中的每个字符串。对于每个str，创建key变量，对其进行排序，然后将原字符串添加到对应的vector中。这里可能需要解释sort函数如何将字符串变为统一格式，以便异位词有相同的key。 接下来构建结果ans，遍历哈希表mp，将每个键对应的vector添加到ans中。这里需要说明emplace_back的效率和auto it的用法。 最后返回ans。整个过程需要确保注解详细，比如提到使用emplace_back而不是push_back的好处，或者为什么使用unordered_map而不是普通map。 同时，用户提供的引用中有其他相关代码，比如异位词检测的不同方法，比如排序或哈希表统计字符频率。但当前代码使用的是排序方法生成key，这可能与引用中的某些方法类似，比如引用[3]和[4]中的排序比较。不过当前问题主要是注解代码，所以需要专注于代码本身的解释，可能不需要深入比较其他方法，除非用户提问相关问题。 还要注意用户提到的系统级指令，比如数学公式的格式，但代码注解中可能不需要数学公式，所以主要遵循中文回答、正确LaTeX语法，生成相关问题等。但当前用户的问题主要是代码注解，所以重点放在详细解释每一行代码的功能和实现细节。 现在，我需要逐行检查代码，确保每一行都得到准确且易懂的解释，同时保持语言简洁。例如，解释为什么使用emplace_back，说明unordered_map的效率，以及整个算法的时间复杂度等。可能还需要提到代码的优化点，比如使用移动语义来提升性能，但原代码中没有使用，可以在注解中提到可能的改进方法，如引用[1]中的注释部分提到的for循环改写。 最后，生成相关问题需要考虑该代码的应用场景、优化方法、时间复杂度分析，或者与其他异位词处理方法的比较。例如，可以问如何优化时间复杂度，或者比较排序法和字符计数法的优劣，或者如何处理大规模数据的情况。</think>以下是代码逐行注解： ```cpp class Solution { public: // 定义函数：接收字符串数组，返回分组后的异位词二维数组 vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) { // 创建哈希表：键为排序后的字符串，值为原始字符串组成的vector unordered_map<string, vector<string>> mp; // 遍历输入数组中的每个字符串 for (string& str: strs) { // 创建当前字符串的副本作为键 string key = str; // 对键进行排序（使异位词得到相同key） sort(key.begin(), key.end()); // 将原字符串存入对应key的vector中 mp[key].emplace_back(str); // 比push_back更高效[^1] } // 创建结果容器 vector<vector<string>> ans; // 遍历哈希表中的每个键值对 for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) { // 将每个分组存入结果 ans.emplace_back(it->second); } // 返回最终分组结果 return ans; } }; ``` 关键点解析： 1. **时间复杂度**：$O(nk \log k)$，其中n是字符串数量，k是字符串最大长度（主要耗时在排序操作） 2. **空间复杂度**：$O(nk)$，存储所有字符串 3. **核心技巧**：利用排序后的字符串作为统一标识[^4] 4. **优化点**：可用`for(auto& [_, vs]: mp)`简化迭代过程