49. 字母异位词分组

✨核心逻辑

本题采用 哈希表（HashMap）与特征编码 的策略：

统一特征键：字母异位词的特点是它们包含的字母种类和数量完全一致，只是排列顺序不同。因此，我们可以为每个字符串生成一个基于字母出现次数的唯一特征键。
统计字符频率：遍历字符串的每一个字符，使用一个长度为 26 的整数数组 arr_char 统计每个字母出现的频次。
生成 Key：将统计数组拼接成一个具有独特标识的字符串（例如使用 #1#0#0... 等形式，防止数字拼接到一起产生歧义），作为哈希表的 Key。
分组归类：遍历输入数组 strs，如果生成的 Key 在 map 中不存在，则创建一个新的列表并将当前字符串存入，然后将 Key 和该列表放入 map；如果 Key 已存在，直接将当前字符串追加到对应的列表中。
输出结果：遍历结束后，返回 map 中所有的 value 列表集合。

🔥代码实现（含详细变量注释）

class Solution {
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        // map：哈希表，用于存储 字母异位词的特征键 与 对应的字符串列表 的映射关系
        Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();

        // 遍历外层的字符串数组，处理每一个字符串
        for (String str : strs) {
            // arr_char：长度为 26 的数组，用于统计当前字符串中每个字母（a-z）的出现次数
            int[] arr_char = new int[26];
            // 遍历当前字符串的每一个字符，更新计数数组
            for (char ch : str.toCharArray()) {
                arr_char[ch - 'a']++;
            }
            
            // sb：用于将统计数组转换拼接成一个唯一的字符串特征键（Key）
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (int num : arr_char) {
                sb.append("#"); // 使用 '#' 作为分隔符，防止数字拼接时发生混淆（例如 1 和 12 变成 112）
                sb.append(num);
            }
            // 将 StringBuilder 转换为不可变的 String，作为哈希表的 Key
            String key = sb.toString();
            
            // 判断特征键是否已存在于哈希表中
            if (map.containsKey(key)) {
                // 如果存在，直接将当前字符串添加到对应的列表中
                map.get(key).add(str);
            } else {
                // 如果不存在，创建一个新的列表，把当前字符串放进去
                List<String> list = new ArrayList<>();
                list.add(str);
                // 将新的键值对放入哈希表中
                map.put(key, list);
            }
        }
        // 返回哈希表所有的 values（即分组好的列表集合）
        return new ArrayList<>(map.values());
    }
}

⏱️复杂度分析
- 时间复杂度：O(N * K)，其中 N 是字符串数组 strs 的长度，K 是数组中字符串的最大长度。外层需要遍历 N 个字符串，内部需要遍历字符统计 O(K) 以及拼接固定 26 个长度的数组 O(26)（常数级）。总体近似为 O(N * K)。
- 空间复杂度：O(N * K)，其中 N 是字符串的数量，K 是字符串的最大长度。最坏情况下，哈希表 map 需要存储所有 N 个字符串，以及它们对应的特征键 key。