[ LeetCode ] 题刷刷(Python)-第49题:字母异位词分组
题目描述
给你一个字符串数组,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。
字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。
即将含有相同字符但排列顺序不同的字符串放入同一个组中。
示例
示例 1:
输入: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
输出: [["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]
示例 2:输入: strs = [""]
输出: [[""]]
示例 3:输入: strs = ["a"]
输出: [["a"]]
解题
解法一:排序+哈希表
思路
如果两个字符串互为字母异位词,那么它们含有的字母是一样的,只是顺序不同,那么可以通过按照相同的排序规则进行排序,那么排序结果是一样的。
然后使用排序的结果作为键,原来的字符串作为值,存放在列表里。
最后以列表的形式返回的所有值即可。
算法复杂度
时间复杂度: O(n * m * log m),其中 n 是输入列表 strs 的长度,m 是字符串的最大长度。
对于每个字符串 s,我们需要计算其字符的有序版本,即 key = ''.join(sorted(s)),sorted(s) 的时间复杂度是 O(m log m),其中 m 为字符串 s 的长度。
再加上外部有一个对输入列表 strs 的遍历,所以总的时间复杂度是 O(n * m * log m),其中 n 是输入列表 strs 的长度,m 是字符串的最大长度。
空间复杂度:O(n*m),其中 n 是输入列表 strs 的长度,m 是字符串的最大长度。
代码
class Solution:def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:anagram_groups = {}for s in strs:# 将字符串转换为有序的字符串作为哈希表的键key = ''.join(sorted(s))# 如果哈希表中已经有这个键,则把当前字符串加入到对应值(即组)中if key in anagram_groups:anagram_groups[key].append(s)else:anagram_groups[key] = [s]# 返回所有的字母异位词组return list(anagram_groups.values())
相关文章:
[ LeetCode ] 题刷刷(Python)-第49题:字母异位词分组
题目描述 给你一个字符串数组,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。 字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。 即将含有相同字符但排列顺序不同的字符串放入同一个组中。 示例 示例 1: 输入: strs ["eat", &qu…...
冒泡排序算法实现步骤
算法实现的过程: 1. 定义问题: - 算法是用来解决某一特定计算问题的方法步骤。例如,对于排序问题,我们需要一个算法对一组无序的整数进行排序。 2. 设计算法: - 冒泡排序是一种基础的排序算法。它的设计思路是…...
js实现webp转png/jpg
网上保存的图片是webp类型的,但是我把它嵌入flac格式的音频里后导致网页中无法播放 wps要会员,真麻烦。 完整代码: <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head> <meta charset"UTF-8">…...

DVWA -File Upload-通关教程-完结
DVWA -File Upload-通关教程-完结 文章目录 DVWA -File Upload-通关教程-完结页面功能LowMediumHighImpossible 页面功能 此页面的功能为选择某个图片文件点击Upload按钮上传,上传成功后得知文件上传路径为DVWA\hackable\uploads。 Low 源码审计 这段 PHP 代码…...

中介者模式:简化对象间通信的协调者
在面向对象的软件开发中,中介者模式是一种重要的行为型设计模式,用于降低多个对象间通信的复杂性。通过提供一个中心化的对象来处理不同组件之间的交互,中介者模式使得组件间不必显式引用彼此,从而使其松散耦合、更易于维护。本文…...

【Python系列】pydantic版本问题
💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...

深度学习-多尺度训练的介绍与应用
一、引言 在当今快速发展的人工智能领域,多尺度训练已经成为了一种至关重要的技术,特别是在处理具有复杂结构和不同尺度特征的数据时。这种技术在许多应用中发挥着关键作用,例如图像识别、自然语言处理和视频分析等。 多尺度训练的定义 多尺…...
详解单文件组件
当你创建 Vue 单文件组件时,通常会包含三个部分:<template>、<script> 和 <style>。这三个部分分别用于定义组件的模板、逻辑和样式。让我更详细地解释一下它们的作用和用法: <template> <template> 标签用于…...

MLeaksFinder报错
1.报错:FBClassStrongLayout.mm 文件:layoutCache[currentClass] ivars; 解决:替换为layoutCache[(id)currentClass] ivars; 2.编译正常但运行时出现crash indirect_symbol_bindings[i] cur->rebinding FBRetainCycleDetector iOS15 …...

【心路历程】初次参加蓝桥杯实况
送给大家一句话: 寂静的光辉平铺的一刻,地上的每一个坎坷都被映照得灿烂。 – 史铁生 《我与地坛》 初次参加蓝桥杯有感 一点小小的震撼难评的做题过程A题 艺术与篮球问题描述解题 B 题 五子棋问题描述解题 C题 训练士兵问题描述解题 D题 团建解题 E题 …...

微信小程序全屏开屏广告
效果图 代码 <template><view><!-- 自定义头部 --><u-navbar title" " :bgColor"bgColor"><view class"u-nav-slot" slot"left"><view class"leftCon"><view class"countDown…...

记录day1
1.早上 ①协同过滤算法 基于物品基于用户分别是如何实现的 相似度的计算方式 基于用户和基于物品的区别 实时性和新物品这里: 实时性指的是用户有新行为,这样基于物品就好,因为用户新行为了,用户矩阵不会变化,用户…...

stm32GPio的开发基础
上拉输入:高电平(弱高电平,一般默认) 下拉输入:低电平 没有上拉下拉就是处于一个不确定的状态 推挽wan输出:驱动能力比较强,推挽是因为往外推 set就是1,reset就是0 XMX就是封装的…...
DataSource
目录 1、 DataSource 1.1、 * 建立数据库连接的参数对象 1.1.1、 * 数据库url 1.1.2、 * 数据库用户名 1.1.3、 * 数据库密码 1.1.4、 * 数据库驱动名称 <...
Linux防止暴力破解密码脚本
1.认识记录linux记录安全的日志 [roottestpm ~]# cd /var/log/ [roottestpm log]# ls | grep secure secure 2.该日志的内容查看 [roottestpm log]# tail -f secure #表示ssh身份验证失败 Aug 29 23:35:03 testpm sshd[111245]: pam_unix(sshd:auth): authentication fa…...

Unity 遮罩
编辑器版本 2017.2.3f1 学习Unity的三张遮罩方式 1. Mask 遮罩方式 首先,在界面上创建2个Image,一个命名Img_Mask,大小设置 400* 400, 一个命名Img_Show,大小设置500*500。 然后,给 Img_Mask添加Mask,选择Img_Mask,点击Add Com…...

jmeter实验 模拟:从CSV数据到加密请求到解密返回数据再到跨越线程组访问解密后的数据
注意,本实验所说的加密只是模拟加密解密,您需要届时写自己的加解密算法或者引用含有加密算法的相关jar包才行. 思路: 线程组1: 1.从CSV文件读取原始数据 2.将读取到的数据用BeanShell预习处理器进行加密 3.HTTP提取器使用加密后的数据发起请求 4.使用BeanShell后置处理器…...

设计模式——外观(门面)模式10
外观模式:能为系统框架或其他复杂业务流程封装提供一个简单的接口。 例如抽奖过程中 设计模式,一定要敲代码理解 调用1(抽奖系统) /*** author ggbond* date 2024年04月08日 10:34*/ public class Lottery {public String getId…...

第七周周一人工智能导论预告
第一讲 人工智能概述 1.1 简介 1.2人工智能的概念 1.3 人工智能的发展简史 1.4 人工智能研究的基本内容 第一讲 人工智能概述单元测试 第二讲 一阶谓词逻辑表示法 2.1 命题逻辑 2.2 谓词逻辑 2.3 一阶谓词逻辑知识表示法 第二讲 一阶谓词逻辑知识表示法单元测试 第…...
npm install 的不同选项:--save、--save-dev、-S、-D 的区别
Node.js 的包管理器 npm 提供了一个命令 npm install,用于安装 Node.js 项目所需的依赖包。在使用这个命令时,我们可以通过添加不同的选项来控制依赖包的安装方式。本文将详细介绍这些选项:--save、--save-dev、-S 和 -D 的区别。 1. --save…...

深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏
抽象 联邦学习 (FL) 支持跨分布式客户端进行协作模型训练,而无需共享原始数据,这使其成为在互联和自动驾驶汽车 (CAV) 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而,最近的研究表明&…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南
精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代,邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天,我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分:体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分:体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的
修改bug思路: 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑:async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数
前置 单峰函数有唯一的最大值,最大值左侧的数值严格单调递增,最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值,最小值左侧的数值严格单调递减,最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈,并不断增加特征维度持续测试」的做法,体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路,在金融欺诈检测中非常有价值,本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...

系统掌握PyTorch:图解张量、Autograd、DataLoader、nn.Module与实战模型
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文通过代码驱动的方式,系统讲解PyTorch核心概念和实战技巧,涵盖张量操作、自动微分、数据加载、模型构建和训练全流程&#…...