C语言-leetcode题解之49-group-anagrams.c

C语言作为编程界的老前辈，它的经典性和普遍性让它始终在众多编程语言中占据一席之地。而LeetCode题解是众多编程学习者和工程师锻炼算法与逻辑思维的重要平台。在这里，我们针对LeetCode上的第49题——"Group Anagrams"（分组异位词）进行C语言的解决方案分析。 题目要求将字符串数组中的字符串分组，使得每一组中的字符串都是相互的异位词，即字符串中字母出现的频率相同，但顺序可以不同。该问题是一个典型的字符串哈希和分组问题，可以通过哈希表来高效解决。 在C语言中，我们需要使用结构体来模拟哈希表，并且需要实现字符串到哈希键值的转换。通常，我们会使用质数乘法的方式来构造一个简单的哈希函数，将字符串中的字符频率映射到一个整数上。需要注意的是，由于异位词意味着字母的种类和频率相同，我们可以将每个字符出现的次数乘以一个质数（质数的选择是为了尽量减少哈希冲突），然后将这些值累加，最终形成一个唯一的键值。 接下来，我们需要在C语言中定义一个哈希表，并且能够动态地管理这个哈希表的大小，这通常涉及到动态数组或者链表的使用。每当我们读入一个新的字符串时，我们使用哈希函数计算其键值，并将字符串存储在哈希表对应的位置。在实现时，由于C语言标准库没有提供直接的哈希表结构，我们可以自行实现一个基于链表的哈希表。 在具体实现中，我们还需要注意几个关键点： 1. 字符串的哈希值计算方法，即如何将字符串转换为整数。 2. 字符串的存储结构，可以使用C语言的动态内存分配函数如malloc和realloc来存储字符串数组。 3. 处理哈希冲突的策略，通常使用链地址法，即将所有具有相同哈希值的字符串存储在同一个链表中。 4. 输出最终分组结果，需要遍历哈希表，并将每个键值对应的链表中的字符串输出。 整个算法的时间复杂度主要由哈希函数的效率和哈希表的冲突解决策略决定。在良好的哈希函数设计和冲突处理下，查找和插入操作可以接近O(1)的时间复杂度。 【】