哈希算法题目：变位词组 题目描述 给定一个字符串数组，例如 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] ，你需要将互为变位词（字母异位词）的字符串分组在一起，返回分组后的结果。变位词指字母相同但排列不同的字符串。例如， "eat" 和 "tea" 是变位词，应分到同一组。 解题思路 关键观察 ：变位词的字母组成相同，因此排序后的字符串一定相同。例如， "eat" 和 "tea" 排序后均为 "aet" 。 核心思路 ：使用哈希表，以排序后的字符串作为键，将原字符串存入对应键的列表中。 步骤 ： 遍历每个字符串，将其排序后作为键。 将原始字符串添加到该键对应的列表中。 最终返回哈希表中所有值（即分组后的列表）。 详细步骤 初始化哈希表 ：创建一个字典（或映射），键为排序后的字符串，值为原始字符串的列表。 处理每个字符串 ： 对当前字符串进行排序（需先转换为字符数组再排序）。 若排序后的字符串不在哈希表中，创建新列表并存入；若已存在，直接追加到列表。 输出结果 ：遍历哈希表的值，收集所有分组。 示例演示 以输入 ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"] 为例： 处理 "eat" ：排序为 "aet" ，键 "aet" 对应列表 ["eat"] 。 处理 "tea" ：排序为 "aet" ，追加到键 "aet" 的列表，变为 ["eat", "tea"] 。 同理， "ate" 也会加入 "aet" 的列表。 最终分组： [["eat","tea","ate"], ["tan","nat"], ["bat"]] 。 复杂度分析 时间复杂度：O(n k log k)，其中 n 是字符串数量，k 是字符串最大长度（排序耗时 O(k log k)）。 空间复杂度：O(n k)，哈希表存储所有字符串。 优化方向 若字符串包含大量重复字符，可改用计数编码作为键（例如 "aet" 编码为 a1e1t1 ），避免排序开销，时间复杂度优化至 O(n k)。