group-anagrams

Author: haung921209

group-anagrams/haung921209.md

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 - [답안 코드 제출법](https://github.com/DaleStudy/leetcode-study/wiki/%EB%8B%B5%EC%95%88-%EC%A0%9C%EC%B6%9C-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C)
 
 # Problem
-- 문제 링크 :
-- 문제 이름 :
-- 문제 번호 :
-- 난이도 :
+- 문제 링크 : https://leetcode.com/problems/group-anagrams/description/
+- 문제 이름 : Group Anagrams
+- 문제 번호 : 49
+- 난이도 : medium
 - 카테고리 :
 
 # 문제 설명
 
 
 # 아이디어
-- 어떤 방법으로 접근했는지 서술
-- 포스 vs 최적화 아이디어 차이 등
-- 잡도에 대한 고려
+- string을 정렬 -> key로 사용 가능
+  - 정렬을 이용해 서로 다른 permutation(anagram)들을 같은 그룹으로 묶음.
+- unordered_map을 사용해서 key lookup이 평균적으로 **O(1)**에 가능하므로 전체 알고리즘은 매우 효율적임.
 
 # ✅ 코드 (Solution)
-
+```
+class Solution {
+public:
+    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
+        vector<vector<string>> res;
+        unordered_map<string, vector<string>> um;
+        for(auto str: strs){
+            string key= str;
+            sort(key.begin(), key.end());
+            um[key].push_back(str);
+        }
+        for(auto vec = um.begin();vec != um.end(); vec++){
+            res.push_back(vec->second);
+        }
+        return res;
+    }
+};
+
+```
 # 🔍 코드 설명
-
+- length가 10^4 이하 + sort -> input 상 상수 시간 내 처리 가능
+    - 정렬을 이용해 서로 다른 permutation(anagram)들을 같은 그룹으로 묶음.
+- unordered_map을 사용해서 key lookup이 평균적으로 **O(1)**에 가능하므로 전체 알고리즘은 매우 효율적임.
+- 
 
 # 최적화 포인트 (Optimality Discussion)
-•	최적화한 이유와 원리
-•	더 줄일 수 있는 여지는 있는가?
-•	기존 방법 대비 얼마나 효율적이었는지
+- 불필요한 문자열 복사 방지:
+  - for(auto& str : strs) 처럼 auto 뒤에 &(레퍼런스) 를 사용하면, str을 복사하지 않고 참조로 받아 메모리 사용을 줄일 수 있음. 
+- key string 생성 비용 줄이기:
+  - 문자열을 매번 정렬하면 O(K log K) (K는 문자열 길이) 비용이 듦.
+  - 만약 모든 입력 문자열이 영어 소문자(a~z)로 제한된다면, 26개 알파벳의 빈도수 배열을 사용해서 O(K)로 key를 만들 수도 있음.
+  - 이 경우 정렬이 아니라 counting 기반 key 생성.
 
 # 🧪 테스트 & 엣지 케이스