在本篇文章中，我们将详细解读力扣第249题“移位字符串分组”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何将一组字符串按照移位相同的特性进行分组，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。
问题描述
力扣第249题“移位字符串分组”描述如下：
给定一个字符串数组 strings，将这些字符串按照移位相同的特性分组。移位字符串指的是，对于某个字符串 s，将 s 中每个字符向前或向后移动相同的位数后得到的字符串。例如，“abc” 与 “bcd” 是移位字符串，而 “abc” 与 “ace” 不是。示例:
解题思路
方法一：字符差值归一化
1. 初步分析：
• 将每个字符串按照其字符间的差值特性进行归一化，以便判断不同字符串是否具有相同的移位特性。
• 具体来说，可以将每个字符串转换为一组字符差值的列表，从而实现唯一标识。
2. 步骤：
• 对于每个字符串，计算相邻字符的差值，将差值结果存储为一个唯一标识。
• 使用哈希表存储具有相同差值特性字符串的分组。
• 遍历所有字符串，根据差值特性将它们分组，最后返回分组结果。
代码实现
from collections import defaultdict
def groupStrings(strings):
groups = defaultdict(list)
for s in strings:key = []for i in range(1, len(s)):diff = (ord(s[i]) - ord(s[i-1]) + 26) % 26key.append(diff)groups[tuple(key)].append(s)return list(groups.values())
测试案例
strings = [“abc”, “bcd”, “acef”, “xyz”, “az”, “ba”, “a”, “z”]
print(groupStrings(strings)) # 输出: [[“abc”,“bcd”,“xyz”],[“az”,“ba”],[“acef”],[“a”,“z”]]
复杂度分析
• 时间复杂度：O(n * m)，其中 n 是字符串的数量，m 是字符串的平均长度。我们需要遍历每个字符串并计算其差值特性。
• 空间复杂度：O(n * m)，用于存储每个字符串的差值特性和分组结果。
模拟面试问答
问题 1：你能描述一下如何解决这个问题的思路吗？
回答：我们可以使用字符差值归一化的方法，将具有相同移位特性的字符串分组。通过计算每个字符串中相邻字符的差值并将其存储为唯一标识，我们可以识别具有相同差值特性的字符串并将它们分组。
问题 2：为什么选择使用字符差值归一化的方法来解决这个问题？
回答：字符差值归一化方法能够高效地将具有相同移位特性的字符串进行归一化处理。这样我们可以通过简单地比较差值列表来判断字符串是否具有相同的移位特性，并通过哈希表实现高效的分组。
问题 3：你的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少？
回答：算法的时间复杂度是 O(n * m)，其中 n 是字符串的数量，m 是字符串的平均长度。空间复杂度同样为 O(n * m)，因为我们需要存储每个字符串的差值特性和分组结果。
问题 4：在代码中如何处理边界情况？
回答：代码通过检查字符串的长度和字符差值特性来确保结果的正确性。对于单字符字符串，差值特性为空，在哈希表中会自动分组。通过这些逻辑检查，代码能够处理各种输入情况。
问题 5：你能解释一下哈希表在这个问题中的具体作用吗？
回答：哈希表用于存储每个字符串的差值特性，并将具有相同差值特性的字符串归类到同一组中。通过使用差值特性作为键，我们可以快速地将字符串分组并高效地存储结果。
问题 6：在代码中如何确保返回的结果是正确的？
回答：通过计算字符串的差值特性并存储在哈希表中，确保相同特性的字符串被分配到同一组。代码通过测试多个案例验证了其正确性，确保结果符合题目要求。
问题 7：你能举例说明在面试中如何回答优化问题吗？
回答：在面试中，如果被问到如何优化算法，我会首先分析当前算法的时间复杂度和空间复杂度。可以讨论如何优化哈希表存储或减少不必要的差值计算，提高代码的可读性和运行效率。
问题 8：如何验证代码的正确性？
回答：通过编写详细的测试用例，涵盖各种输入字符串的组合情况，确保每个测试用例的结果都符合预期。此外，还可以手工验证字符差值的计算过程，确保代码逻辑的正确性。
问题 9：你能解释一下解决“移位字符串分组”问题的重要性吗？
回答：解决“移位字符串分组”问题展示了使用哈希表和字符归一化的技巧，尤其是在字符串分组和归一化处理方面的应用。通过掌握这个问题的解决方法，可以提高对字符串处理和哈希表应用的理解，并为处理更复杂的字符串问题打下基础。
问题 10：在处理大数据集时，算法的性能如何？
回答：由于算法的时间复杂度为 O(n * m)，在处理大数据集时表现良好。即使字符串数量和长度较大，算法也能在合理时间内完成分组。空间复杂度为 O(n * m)，确保了内存使用的高效性。
总结
本文详细解读了力扣第249题“移位字符串分组”，通过使用字符差值归一化方法高效地分组具有相同移位特性的字符串，并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习，能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。
