当前位置: 首页 > news >正文

力扣hot 100:49. 字母异位词分组(python C++)

目录

  • 题目描述:
    • 题解(python):(方法一:排序)
      • 代码解析
      • 代码运行解析
    • 题解(C++):(方法一:排序)
      • 代码解析&运行解析

原题目链接

题目描述:

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”]]

提示:

1 <= strs.length <= 104
0 <= strs[i].length <= 100
strs[i] 仅包含小写字母

题解(python):(方法一:排序)

class Solution:def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:mp = collections.defaultdict(list)for st in strs:key = "".join(sorted(st))mp[key].append(st)return list(mp.values())

代码解析

这段代码定义了一个名为 Solution 的类,类中包含一个名为 groupAnagrams 的方法。该方法用于将一组字符串按字母异位词(anagram)分组。以下是代码的逐行解析:

class Solution:def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
  • 这段代码定义了一个类 Solution,类中包含一个方法 groupAnagrams。这个方法接收一个参数 strs,它是一个字符串列表(List[str]),返回值是一个列表,列表中的每个元素也是一个字符串列表(List[List[str]])。
        mp = collections.defaultdict(list)
  • 这里定义了一个名为 mp 的变量,它是一个 defaultdict(来自 collections 模块)。defaultdict 是一种字典,它在引用的键不存在时会自动创建键,并将其值初始化为指定的默认值。在这个例子中,默认值是一个空列表。
        for st in strs:key = "".join(sorted(st))mp[key].append(st)
  • 这一段代码遍历输入的字符串列表 strs
    • 对于每个字符串 st,通过 sorted(st) 对字符串的字符进行排序,得到一个排序后的字符列表。
    • 然后通过 ''.join(sorted(st)) 将排序后的字符列表重新组合成一个字符串 key
    • 使用这个 key 作为键,将原始字符串 st 添加到 mp 字典中对应的列表中。
        return list(mp.values())
  • 最后,将字典 mp 中所有的值(即各个字母异位词分组的列表)转换为一个列表,并返回这个列表。

总结:

  • 这个方法的主要作用是将输入的字符串列表按字母异位词分组。字母异位词是指由相同字母组成但顺序不同的字符串。
  • 通过对每个字符串的字符进行排序,可以生成唯一的键(排序后的字符串),用这个键来将原始字符串分组。

例如,输入 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],该方法将返回 [['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']]

代码运行解析

当然可以!我们来详细跟踪代码执行的每一步,以理解它是如何处理输入 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] 的。

import collectionsclass Solution:def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:mp = collections.defaultdict(list)
  • 创建了一个 defaultdict,初始状态 mp 是空的:mp = {}
        for st in strs:key = "".join(sorted(st))mp[key].append(st)

遍历 strs 列表,并对每个字符串执行以下操作:

  1. 处理 st = "eat":

    • sorted("eat") 结果是 ['a', 'e', 't']
    • key = "".join(['a', 'e', 't']) 结果是 "aet"
    • mp["aet"].append("eat"),更新后的 mp 是:{'aet': ['eat']}
  2. 处理 st = "tea":

    • sorted("tea") 结果是 ['a', 'e', 't']
    • key = "".join(['a', 'e', 't']) 结果是 "aet"
    • mp["aet"].append("tea"),更新后的 mp 是:{'aet': ['eat', 'tea']}
  3. 处理 st = "tan":

    • sorted("tan") 结果是 ['a', 'n', 't']
    • key = "".join(['a', 'n', 't']) 结果是 "ant"
    • mp["ant"].append("tan"),更新后的 mp 是:{'aet': ['eat', 'tea'], 'ant': ['tan']}
  4. 处理 st = "ate":

    • sorted("ate") 结果是 ['a', 'e', 't']
    • key = "".join(['a', 'e', 't']) 结果是 "aet"
    • mp["aet"].append("ate"),更新后的 mp 是:{'aet': ['eat', 'tea', 'ate'], 'ant': ['tan']}
  5. 处理 st = "nat":

    • sorted("nat") 结果是 ['a', 'n', 't']
    • key = "".join(['a', 'n', 't']) 结果是 "ant"
    • mp["ant"].append("nat"),更新后的 mp 是:{'aet': ['eat', 'tea', 'ate'], 'ant': ['tan', 'nat']}
  6. 处理 st = "bat":

    • sorted("bat") 结果是 ['a', 'b', 't']
    • key = "".join(['a', 'b', 't']) 结果是 "abt"
    • mp["abt"].append("bat"),更新后的 mp 是:{'aet': ['eat', 'tea', 'ate'], 'ant': ['tan', 'nat'], 'abt': ['bat']}
        return list(mp.values())
  • 最终,将 mp 的值转换为列表:list(mp.values())
  • 返回结果是 [['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']]

综上,代码的每一步执行结果如下:

  1. mp = {} (初始状态)
  2. mp = {'aet': ['eat']}
  3. mp = {'aet': ['eat', 'tea']}
  4. mp = {'aet': ['eat', 'tea'], 'ant': ['tan']}
  5. mp = {'aet': ['eat', 'tea', 'ate'], 'ant': ['tan']}
  6. mp = {'aet': ['eat', 'tea', 'ate'], 'ant': ['tan', 'nat']}
  7. mp = {'aet': ['eat', 'tea', 'ate'], 'ant': ['tan', 'nat'], 'abt': ['bat']}
  8. 返回值:[['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']]

题解(C++):(方法一:排序)

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);}return ans;}
};

代码解析&运行解析

这段代码定义了一个名为 Solution 的类,类中包含一个名为 groupAnagrams 的方法。这个方法用于将一组字符串按字母异位词(anagram)分组。以下是代码的逐行解析:

class Solution {
public:vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
  • 这段代码定义了一个类 Solution,类中包含一个公有方法 groupAnagrams。该方法接收一个引用参数 strs,它是一个字符串的向量(vector<string>),返回值是一个二维字符串向量(vector<vector<string>>)。
        unordered_map<string, vector<string>> mp;
  • 这里定义了一个名为 mp 的变量,它是一个 unordered_map,键类型是 string,值类型是 vector<string>。这个哈希映射用于将排序后的字符串(作为键)映射到原始字符串列表(作为值)。
        for (string& str: strs) {string key = str;sort(key.begin(), key.end());mp[key].emplace_back(str);}
  • 这一段代码遍历输入的字符串向量 strs
    • 对于每个字符串 str,将其复制到 key 中。
    • 通过 sort(key.begin(), key.end())key 中的字符进行排序。
    • 使用排序后的 key 作为键,将原始字符串 str 添加到 mp 字典中对应的列表中。
        vector<vector<string>> ans;
  • 创建一个空的二维字符串向量 ans,用于存储结果。
        for (auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++it) {ans.emplace_back(it->second);}
  • 遍历 mp 中的每一个键值对。
    • 对于每一个键值对,将值(即一个字符串列表)添加到 ans 中。
        return ans;}
};
  • 最后,返回 ans,它包含了按字母异位词分组的字符串列表。

总结:

  • 这个方法的主要作用是将输入的字符串向量按字母异位词分组。字母异位词是指由相同字母组成但顺序不同的字符串。
  • 通过对每个字符串的字符进行排序,可以生成唯一的键(排序后的字符串),用这个键来将原始字符串分组。

例如,输入 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],该方法将返回 [['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']]

让我们详细跟踪代码执行的每一步,以理解它是如何处理输入 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] 的。

假设输入是 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"],代码的每一步执行结果如下:

  1. 创建 mpmp = {}(初始状态)

  2. 处理 str = "eat"

    • key = "eat"
    • sort(key.begin(), key.end()) 结果是 key = "aet"
    • mp["aet"].emplace_back("eat"),更新后的 mp 是:{"aet": ["eat"]}
  3. 处理 str = "tea"

    • key = "tea"
    • sort(key.begin(), key.end()) 结果是 key = "aet"
    • mp["aet"].emplace_back("tea"),更新后的 mp 是:{"aet": ["eat", "tea"]}
  4. 处理 str = "tan"

    • key = "tan"
    • sort(key.begin(), key.end()) 结果是 key = "ant"
    • mp["ant"].emplace_back("tan"),更新后的 mp 是:{"aet": ["eat", "tea"], "ant": ["tan"]}
  5. 处理 str = "ate"

    • key = "ate"
    • sort(key.begin(), key.end()) 结果是 key = "aet"
    • mp["aet"].emplace_back("ate"),更新后的 mp 是:{"aet": ["eat", "tea", "ate"], "ant": ["tan"]}
  6. 处理 str = "nat"

    • key = "nat"
    • sort(key.begin(), key.end()) 结果是 key = "ant"
    • mp["ant"].emplace_back("nat"),更新后的 mp 是:{"aet": ["eat", "tea", "ate"], "ant": ["tan", "nat"]}
  7. 处理 str = "bat"

    • key = "bat"
    • sort(key.begin(), key.end()) 结果是 key = "abt"
    • mp["abt"].emplace_back("bat"),更新后的 mp 是:{"aet": ["eat", "tea", "ate"], "ant": ["tan", "nat"], "abt": ["bat"]}

遍历 mp,将每个值(字符串列表)添加到 ans 中:

  • ans = [["eat", "tea", "ate"], ["tan", "nat"], ["bat"]]

返回 ans,最终结果是:[['eat', 'tea', 'ate'], ['tan', 'nat'], ['bat']]

相关文章:

力扣hot 100:49. 字母异位词分组(python C++)

目录 题目描述&#xff1a;题解&#xff08;python&#xff09;&#xff1a;&#xff08;方法一&#xff1a;排序&#xff09;代码解析代码运行解析 题解&#xff08;C&#xff09;&#xff1a;&#xff08;方法一&#xff1a;排序&#xff09;代码解析&运行解析 原题目链接…...

男士内裤什么材质的好?推荐男士内裤的注意事项

天气已经逐渐热了起来&#xff0c;广大男士们在夏天难免会出一身的汗&#xff0c;不少男士朋友都觉得一些吸湿性、透气性不好的内裤会在夏天穿着很不适&#xff0c;想挑选一些比较适合夏天的男士内裤&#xff0c;但现在的男士内裤品牌和材质分类却比较多&#xff0c;看得大家眼…...

Python操作MySQL数据库的工具--sqlalchemy

文章目录 一、pymysql和sqlalchemy的区别二、sqlalchemy的详细使用1.安装库2.核心思想3.整体思路4.sqlalchemy需要连接数据库5.使用步骤1.手动提前创建数据库2.使用代码创建数据表3.用代码操作数据表3.1 增加数据3.2 查询数据3.3 删除数据3.4 修改数据 一、pymysql和sqlalchemy…...

【算法】排序

排序算法在信息学非常常用。Hello&#xff01;大家好&#xff0c;我是学霸小羊&#xff0c;今天讲几个排序算法。 1.“打擂台”排序 思路&#xff1a;a[ i ]和a[ j ]打擂台&#xff08;i<j&#xff09;。 这个方法简单易懂&#xff0c;只需要看看需不需要交换。按从大到小…...

前端开发之xlsx的使用和实例,并导出多个sheet

前端开发之xlsx的使用和实例 前言效果图1、安装2、在页面中引用3、封装工具类&#xff08;excel.js&#xff09;4、在vue中使用 前言 在实现业务功能中导出是必不可少的功能&#xff0c;接下来为大家演示在导出xlsx的时候的操作 效果图 1、安装 npm install xlsx -S npm inst…...

创建数据库数据插入、更新与删除

创建数据库和创建表 一、实验目的 &#xff08;1&#xff09;熟悉和掌握数据库的创建和连接方法&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;熟悉和掌握数据库表的建立、修改和删除&#xff1b; &#xff08;3&#xff09;加深对表的实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性的…...

【CTF Web】CTFShow web3 Writeup(SQL注入+PHP+UNION注入)

web3 1 管理员被狠狠的教育了&#xff0c;所以决定好好修复一番。这次没问题了。 解法 注意到&#xff1a; <!-- flag in id 1000 -->但是拦截很多种字符。 if(preg_match("/or|\-|\\|\*|\<|\>|\!|x|hex|\/i",$id)){die("id error"); }使用…...

常见API(JDK7时间、JDK8时间、包装类、综合练习)

一、JDK7时间——Date 1、事件相关知识点 2、Date时间类 Data类是一个JDK写好的Javabean类&#xff0c;用来描述时间&#xff0c;精确到毫秒。 利用空参构造创建的对象&#xff0c;默认表示系统当前时间。 利用有参构造创建的对象&#xff0c;表示指定的时间。 练习——时间计…...

Docker数据卷(volume)

数据卷 数据卷是一个虚拟目录&#xff0c;是容器内目录与宿主机目录之间映射的桥梁。&#xff08;容器内目录与宿主机目录对应的桥梁&#xff0c;修改宿主机对应的目录&#xff0c;docker会映射到容器内部&#xff0c;相当于修改了容器内的&#xff0c;反之也一样&#xff09;数…...

30.哀家要长脑子了!---栈与队列

1.388. 文件的最长绝对路径 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 其实看懂了就还好 用一个栈来保存所遍历过最大的文件的绝对路径的长度&#xff0c;栈顶元素是文件的长度&#xff0c;栈中元素的个数是该文件目录的深度&#xff0c;非栈顶元素就是当时目录的长度 检查此…...

多重继承引起的二义性问题和虚基类

多重继承容易引起的问题就是因为继承的成员同名而产生的二义性问题。 例&#xff1a;类A和类B中都有成员函数display和数据成员a,类C是类A和类B的直接派生类 情况一&#xff1a; class A {public:int a;void display(); }; class B {public:int a;void display; }; class C:…...

ciscn

ciscn Crypto部分复现 古典密码 先是埃特巴什密码&#xff08;这个需要进行多次测试&#xff09;&#xff0c;然后base64&#xff0c;再栅栏即可 答案&#xff1a;flag{b2bb0873-8cae-4977-a6de-0e298f0744c3} _hash 题目&#xff1a; #!/usr/bin/python2 # Python 2.7 (6…...

智能的PHP开发工具PhpStorm v2024.1全新发布——支持PHPUnit 11.0

PhpStorm是一个轻量级且便捷的PHP IDE&#xff0c;其旨在提高用户效率&#xff0c;可深刻理解用户的编码&#xff0c;提供智能代码补全&#xff0c;快速导航以及即时错误检查。可随时帮助用户对其编码进行调整&#xff0c;运行单元测试或者提供可视化debug功能。 立即获取PhpS…...

Vue2+Element 封装评论+表情功能

有需要的小伙伴直接拿代码即可&#xff0c;不需要下载依赖&#xff0c;目前是初始版本&#xff0c;后期会进行代码的优化。 评论组件如下&#xff1a; 创建 comment.vue 文件。 表情组件 VueEmoji.vue 在评论组件中使用。 <template><div class"comment"…...

【k8s】存储 pvc 参数列表

相关文章&#xff1a; 【K8s】初识PV和PVC 【k8s】存储 pv 参数列表 【k8s】存储 pvc 参数列表 1. pv概述 2. 参数列表 [rootpaas-controller-3:/home/ubuntu]$ kubectl explain pvc.spec KIND: PersistentVolumeClaim VERSION: v1RESOURCE: spec <Object>DESCRI…...

数据集007:垃圾分类数据集(含数据集下载链接)

数据集简介 本数据拥有 训练集&#xff1a;43685张&#xff1b; 验证集&#xff1a;5363张&#xff1b; 测试集&#xff1a;5363张&#xff1b; 总类别数&#xff1a;158类。 部分代码&#xff1a; 定义数据集 class MyDataset(Dataset):def __init__(self, modetrain, …...

Spring常用注解(超全面)

官网&#xff1a;核心技术SPRINGDOC.CN 提供 Spring 官方文档的翻译服务&#xff0c;可以方便您快速阅读中文版官方文档。https://springdoc.cn/spring/core.html#beans-standard-annotations 1&#xff0c;包扫描组件标注注解 Component&#xff1a;泛指各种组件 Controller、…...

HQL面试题练习 —— 合并活动日期

目录 1 题目2 建表语句3 题解 1 题目 已知有表记录了每个大厅的活动开始日期和结束日期&#xff0c;每个大厅可以有多个活动。请编写一个SQL查询合并在同一个大厅举行的所有重叠的活动&#xff0c;如果两个活动至少有一天相同&#xff0c;那他们就是重叠的&#xff0c;请将他们…...

基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究

摘要 本研究基于回归模型&#xff0c;运用支持向量机&#xff08;SVM&#xff09;、决策树和随机森林算法&#xff0c;对中国黄金价格进行预测分析。通过历史黄金价格数据的分析和特征工程&#xff0c;建立了相应的预测模型&#xff0c;并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训…...

Host头攻击-使用反向代理服务器或负载均衡器来传递路由信息

反向代理服务器的作用 安全性&#xff1a;反向代理服务器位于Web服务器之前&#xff0c;可以隐藏实际Web服务器的身份和地址&#xff0c;从而增加安全性。它还可以对客户端请求进行过滤和检查&#xff0c;以防止潜在的攻击。负载均衡&#xff1a;反向代理服务器可以将客户端请…...

云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?

大家好&#xff0c;欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇&#xff01; 在上一篇&#xff0c;我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在&#xff0c;我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主&#xff0c;是时…...

椭圆曲线密码学(ECC)

一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学&#xff08;Elliptic Curve Cryptography&#xff09;是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统&#xff0c;由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA&#xff0c;ECC在相同安全强度下密钥更短&#xff08;256位ECC ≈ 3072位RSA…...

【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互

物理引擎&#xff08;Physics Engine&#xff09; 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律&#xff08;如力学、碰撞、重力、流体动力学等&#xff09;的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互&#xff0c;广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...

反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系

在电商行业蓬勃发展的当下&#xff0c;商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带&#xff0c;其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息&#xff08;如名称、价格、库存等&#xff09;的获取与展示&#xff0c;已难以满足市场对个性化、智能…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放

简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入&#xff0c;一个是通过INMP441麦克风模块采集音频&#xff0c;一个是通过PCM5102A模块播放音频&#xff0c;那如果我们将两者结合起来&#xff0c;将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放&#xff0c;是不是就可以做一个扩音器了呢…...

【Java_EE】Spring MVC

目录 Spring Web MVC ​编辑注解 RestController RequestMapping RequestParam RequestParam RequestBody PathVariable RequestPart 参数传递 注意事项 ​编辑参数重命名 RequestParam ​编辑​编辑传递集合 RequestParam 传递JSON数据 ​编辑RequestBody ​…...

Caliper 负载(Workload)详细解析

Caliper 负载(Workload)详细解析 负载(Workload)是 Caliper 性能测试的核心部分,它定义了测试期间要执行的具体合约调用行为和交易模式。下面我将全面深入地讲解负载的各个方面。 一、负载模块基本结构 一个典型的负载模块(如 workload.js)包含以下基本结构: use strict;/…...

深入理解Optional:处理空指针异常

1. 使用Optional处理可能为空的集合 在Java开发中&#xff0c;集合判空是一个常见但容易出错的场景。传统方式虽然可行&#xff0c;但存在一些潜在问题&#xff1a; // 传统判空方式 if (!CollectionUtils.isEmpty(userInfoList)) {for (UserInfo userInfo : userInfoList) {…...

android RelativeLayout布局

<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"android:gravity&…...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上&#xff0c;对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...