当前位置: 首页 > news >正文

leetcode 49. 字母异位词分组 - java

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。

示例 1:

输入: strs = [“eat”, “tea”, “tan”, “ate”, “nat”, “bat”]

输出: [[“bat”],[“nat”,“tan”],[“ate”,“eat”,“tea”]]

解释:

在 strs 中没有字符串可以通过重新排列来形成 “bat”。
字符串 “nat” 和 “tan” 是字母异位词,因为它们可以重新排列以形成彼此。
字符串 “ate” ,“eat” 和 “tea” 是字母异位词,因为它们可以重新排列以形成彼此。
示例 2:

输入: strs = [“”]

输出: [[“”]]

示例 3:

输入: strs = [“a”]

输出: [[“a”]]

代码:

public static void main(String[] args) {String[] strs = {"abc","abd","bac","bad","ert"};Map<String,List<String>> map = new HashMap<>();Arrays.asList(strs).stream().forEach(str->{char[] chars = str.toCharArray();Arrays.sort(chars);String key = new String(chars);List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<String>());list.add(str);map.put(key,list);});return new ArrayList(map.values());}

思路:

遍历字符串数组,将每个字符串转换为字符数组后排序,所有的字母异位词的结果是相同的,将结果设置为map的key,结果累加到对应的key的集合上存入map,循环中的每次处理都需先判断map中是否存入该key,已有直接获取value集合累加,没有的需要新创建集合后插入

leetcode链接:

https://leetcode.cn/problems/group-anagrams/solutions/520469/zi-mu-yi-wei-ci-fen-zu-by-leetcode-solut-gyoc/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked

http://www.lryc.cn/news/615228.html

相关文章:

  • 视图是什么?有什么用?什么时候用?MySQL中的视图
  • 深入理解强化学习:近端策略优化(PPO)算法详解
  • 阿里云 ECS 怎么用 nginx 部署80端口多个网站
  • 组件通信的方式
  • Docker容器部署Tomcat线上商城
  • Leetcode——556. 下一个更大元素 III
  • 八、《DaaS(设备即服务):企业轻资产化新路径》--从97.4%首期投入削减到AI算力高效迭代的范式革命
  • Spring 框架中提供Aware接口,实现感知容器对象
  • spring.config.import 不存在
  • “高大上“的SpringCloud?(微服务体系入门)
  • ELK常见的问题
  • 智能机票助手-接入Ollama本地模型-Spring-AI-Alibaba
  • 在ubuntu服务器下安装cuda和cudnn(笔记)
  • 揭秘MyBatis核心类MappedStatement
  • 多模态RAG赛题实战--Datawhale AI夏令营
  • 如何分析需求的可行性
  • 生产环境某业务服务JVM调优总结
  • 避免在微信小程序中频繁使用setData方法
  • 扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节
  • 机器学习——09 聚类算法
  • BGP 协议笔记
  • 使用qemu运行与GDB调试内核
  • 微软推出革命性AI安全工具Project IRE,重塑网络安全防御新范式
  • 用天气预测理解分类算法-从出门看天气到逻辑回归
  • Kubernetes(K8s)不同行业的典型应用场景及价值分析 原创
  • windows、linux应急响应入侵排查
  • Qdrant Filtering:must / should / must_not 全解析(含 Python 实操)
  • 【2025】Datawhale AI夏令营-多模态RAG-Task1、Task2笔记-任务理解与Baseline代码解读
  • 金融通用智能体(Financial General Agent, FGA)的端到端解决方案
  • 机器翻译中的语言学基础详解(包括包括语法、句法和语义学等)