大家好！今天我们继续讲解 LeetCode 热题 100 系列，第二题聚焦高频中等题 "字母异位词分组"。这道题是哈希表的经典应用场景，核心考查对 "字符共性提取" 与 "键值对映射" 的理解。接下来，我们从题目分析、思路推导到 Java 代码实现，逐步拆解这道题。
一、题目描述
首先明确题目要求（基于 LeetCode 官方原题）：
- 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。
- 字母异位词指的是：由相同字母按照不同顺序组成的字符串（例如 "eat" 和 "tea"，二者包含的字母及数量完全一致，仅顺序不同）。
示例
输入：strs = ["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]
输出：[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]
解释："bat" 无其他异位词，单独成组；"tan" 和 "nat" 是一组，"eat""tea""ate" 是另一组。
提示
- 1 <= strs.length <= 10⁴（数组长度可能较大，需考虑效率）
- 0 <= strs [i].length <= 100（字符串可能为空，需特殊处理）
- strs [i] 仅包含小写英文字母（无需考虑大小写或特殊字符）
二、解题思路分析
要解决 "分组" 问题，核心是找到字母异位词的 "共同标识" ------ 即让同一组异位词映射到同一个 "键"，不同组映射到不同 "键"，再用哈希表将 "键" 与 "对应的字符串列表" 关联，最终输出所有列表。
关键：如何定义 "共同标识"？
字母异位词的本质是 "字符种类和数量完全相同"，基于这一特性，有两种常见的标识生成方式：
1. 方式一：排序法（推荐，代码简洁）
- 逻辑：对每个字符串的字符进行排序，排序后相同的字符串即为异位词。
例如："eat" → 排序后为 "aet"，"tea" → 排序后也为 "aet"，因此二者会映射到同一键 "aet"。
- 优势：代码实现简单，借助 Java 自带的排序函数即可完成，无需手动统计字符。
- 注意：空字符串排序后仍为空字符串，可正常处理。
2. 方式二：计数法（进阶，效率更高）
- 逻辑：统计每个字符串中 26 个小写字母的出现次数，用 "计数数组" 作为标识（可转化为字符串，如 "1,0,0,...1" 表示 a 出现 1 次、z 出现 1 次）。
例如："eat" 中 a:1、e:1、t:1，计数数组转化为 "1,1,0,...0,1"（共 26 个元素），"tea" 的计数数组完全相同，因此同组。
- 优势：排序的时间复杂度是 O (k log k)（k 为字符串长度），而计数法是 O (k)，对于长字符串场景效率更高。
- 注意：需处理空字符串（计数数组全为 0，转化后为 26 个 0 组成的字符串）。
下面我们先以排序法展开讲解（代码更易理解，适合面试快速实现），后续补充计数法的 Java 代码。
三、代码实现（排序法，Java 版）
java
public static List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
Map<String,List<String>> map = new HashMap<>();
for (String str : strs){
// 1. 将字符串转为字符数组，便于排序
char[] a = str.toCharArray();
// 2. 对字符数组排序（核心：生成共同标识）
Arrays.sort(a);
// 3. 将排序后的字符数组转回字符串，作为哈希表的key
String key = new String(a);
// 4. 检查key是否在哈希表中：不存在则新建列表，存在则直接添加
if(!map.containsKey(key)) {
map.put(key,new ArrayList<>());
}
map.get(key).add(str);
}
// 5. 哈希表的value集合就是最终的分组结果
return new ArrayList<>(map.values());
}代码解析
- 哈希表初始化：用HashMap<String, List<String>>存储 "标识 - 分组列表" 的映射，key 是排序后的字符串，value 是同一组异位词的列表。
- 遍历字符串数组：对每个字符串str，先转为字符数组并排序，生成唯一标识key。
- 分组逻辑：若key不在哈希表中，新建列表存入；若已存在，直接将s加入对应列表。
- 返回结果：将哈希表的所有 value（即分组列表）转为ArrayList返回，符合题目要求。
四、代码实现（计数法，进阶 Java 版）
java
public static List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
for (String s : strs) {
// 1. 初始化计数数组（26个小写字母，初始值0）
int[] count = new int[26];
// 2. 统计每个字符的出现次数：'a'-'a'=0，'b'-'a'=1，对应数组下标
for (char c : s.toCharArray()) {
count[c - 'a']++;
}
// 3. 将计数数组转为字符串作为key（加逗号避免歧义，如11和1,1）
StringBuilder keySb = new StringBuilder();
for (int num : count) {
keySb.append(num).append(',');
}
String key = keySb.toString();
// 4. 添加入哈希表：不存在key则新建列表，存在则直接添加
if (!map.containsKey(key)) {
map.put(key, new ArrayList<>());
}
map.get(key).add(s);
}
// 5. 返回所有分组列表
return new ArrayList<>(map.values());
}代码解析
- 计数数组：用长度为 26 的int数组统计每个小写字母的出现次数，数组下标对应字母（0→a，1→b，...，25→z）。
- 生成 key：通过StringBuilder将计数数组转为字符串（如计数数组[1,1,0,...1]转为"1,1,0,...,1"），加逗号可避免 "11"（表示某字母出现 11 次）与 "1,1"（表示两个字母各出现 1 次）的歧义。
- 分组逻辑：与排序法一致，通过哈希表关联key和分组列表，最终返回所有列表。
五、测试案例验证
测试案例 1：基础示例
输入：["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]
排序法处理过程：
- "eat" → 排序后"aet"，列表添加 "eat"；
- "tea" → 排序后"aet"，列表添加 "tea"；
- "tan" → 排序后"ant"，列表添加 "tan"；
- "ate" → 排序后"aet"，列表添加 "ate"；
- "nat" → 排序后"ant"，列表添加 "nat"；
- "bat" → 排序后"abt"，列表添加 "bat"；
输出：["bat"]],[["eat","tea","ate"],["tan","nat"]（顺序不影响，符合题目要求）。
测试案例 2：含空字符串
输入：[""]
处理过程（以排序法为例）：
- 空字符串排序后仍为空，key为""，列表添加空字符串；
输出：[[""]]]
测试案例 3：单个字符
输入：["a"]
输出：[["a"]]
六、复杂度分析
排序法（Java 版）
- 时间复杂度：O (n * k log k)。n 是字符串数组长度，k 是字符串的平均长度；每个字符串转字符数组并排序耗时 O (k log k)，遍历数组耗时 O (n)，整体为 O (n * k log k)。
- 空间复杂度：O (n * k)。哈希表存储的所有字符串总长度为 O (n * k)，排序过程中字符数组的临时空间可忽略（视为 O (1)）。
计数法（Java 版）
- 时间复杂度：O (n * k)。统计每个字符串的字符计数耗时 O (k)，遍历数组耗时 O (n)，整体为线性时间，效率高于排序法。
- 空间复杂度：O (n * k)。哈希表存储的字符串总长度为 O (n * k)，计数数组长度固定为 26（视为 O (1)）。
七、总结
"字母异位词分组" 的核心是找到异位词的共同标识，再用哈希表实现 "标识→分组" 的映射，Java 实现的关键要点如下：
- 排序法代码简洁，借助Arrays.sort()即可快速生成标识，适合面试快速写题；
- 计数法效率更高，通过固定长度的计数数组生成标识，避免排序的对数时间开销，适合长字符串场景；
- 处理空字符串时，两种方法均无需额外判断（排序后为空，计数数组全为 0）；
- 哈希表的 "键设计" 需确保 "同组同键、异组异键"，计数法中加逗号可避免歧义。
下一篇我们会讲解 LeetCode 热题 100 的第3题最长连续序列，感兴趣的同学可以持续关注～如果有疑问，欢迎在评论区留言讨论！