什么是字母异位词？#

所谓字母异位词，就是：

• 用到的字母完全一样
• 每个字母出现的次数也完全一样
• 只是排列顺序不同

比如：

• eat、tea、ate 是一组
• tan、nat 是一组
• bat 自己单独一组

1. 准备一个字典#

1
str_dict = {}

这个字典用来存“分组结果”。

• 键：字符串排序后的结果
• 值：属于这一组的所有原字符串

比如最后它可能长这样：

1
{
2
    "aet": ["eat", "tea", "ate"],
3
    "ant": ["tan", "nat"],
4
    "abt": ["bat"]
5
}

2. 遍历每个字符串#

1
for i in strs:

把数组里的每个单词都拿出来处理。

3. 生成分组键#

1
t = ''.join(sorted(i))

这是整题最关键的一步。

先看 sorted(i)：

• 它会把字符串里的字符拆开并排序
• 比如 eat 会变成 ['a', 'e', 't']

再用：

1
''.join(...)

把排序后的字符重新拼回字符串，得到：

1
"aet"

这个 t 就是我们用来分组的“身份证”。

只要两个字符串的 t 一样，它们就属于同一类。

4. 如果键不存在，就先创建空列表#

1
if t not in str_dict:
2
    str_dict[t] = []

这是典型的字典初始化操作。

意思是：

• 如果当前这个分组还没出现过
• 那就先给它准备一个空列表
• 等会儿把字符串塞进去

5. 把当前字符串放进对应分组#

1
str_dict[t].append(i)

这一步很直接：

• eat 的键是 aet，就放进 str_dict["aet"]
• tea 的键也是 aet，继续放进去
• ate 还是 aet，接着放进去

于是它们仨就成功会师了。

6. 返回所有分组结果#

1
return list(str_dict.values())

字典的值就是每个分组对应的列表。

我们不需要键本身，只要所有分好的组，直接返回：

1
[["eat", "tea", "ate"], ["tan", "nat"], ["bat"]]

顺序不重要，题目允许任意顺序返回。

处理 eat#

排序后：

1
"aet"

字典变成：

1
{
2
    "aet": ["eat"]
3
}

处理 tea#

排序后还是：

1
"aet"

字典变成：

1
{
2
    "aet": ["eat", "tea"]
3
}

处理 tan#

排序后：

1
"ant"

字典变成：

1
{
2
    "aet": ["eat", "tea"],
3
    "ant": ["tan"]
4
}

处理 ate#

排序后还是 aet：

1
{
2
    "aet": ["eat", "tea", "ate"],
3
    "ant": ["tan"]
4
}

处理 nat#

排序后也是 ant：

1
{
2
    "aet": ["eat", "tea", "ate"],
3
    "ant": ["tan", "nat"]
4
}

处理 bat#

排序后是 abt：

1
{
2
    "aet": ["eat", "tea", "ate"],
3
    "ant": ["tan", "nat"],
4
    "abt": ["bat"]
5
}

最后返回所有值即可。

时间复杂度#

每个字符串都要排序一次。

单次排序复杂度是：

1
O(k log k)

一共有 n 个字符串，所以总时间复杂度是：

1
O(n * k log k)

空间复杂度#

字典要存所有字符串分组结果，所以空间复杂度为：

1
O(n * k)

如果只按刷题语境简单记，也常写成：

1
O(n)

但更严谨一点，还是要把字符串内容占用考虑进去。

1. 思路直观#

一眼就能看懂：

• 排序
• 找键
• 丢进字典
• 返回结果

没有弯弯绕绕，特别适合建立哈希分组的感觉。

2. 代码短，面试也好讲#

这类题最怕自己写着写着把人绕晕。 这个解法结构清晰，解释起来也顺手。

3. 通用性强#

以后碰到“把某类对象按某个统一特征归类”的题， 也很容易想到：

能不能先提炼一个键，再用字典分桶？

这是比这道题本身更值得带走的东西。