add post '(Leetcode) 49 - Group Anagrams'

Author: dev-jonghoonpark

_posts/2024-04-23-leetcode-338.md

@@ -40,10 +40,10 @@ binary string을 charArray로 변환한 후, '1'의 갯수를 카운트 해서 
 ```java
 public int[] countBits(int n) {
     int result[] = new int[n + 1];
-    for (int i  = 0; i<=n; ++i){
+    for (int i = 0; i <= n; i++) {
         int num = i;
         int count = 0;
-        while (num > 0){
+        while (num > 0) {
             count += num & 1;
             num = num >> 1;
         }

_posts/2024-05-25-leetcode-49.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+layout: post
+title: (Leetcode) 49 - Group Anagrams
+categories: [스터디-알고리즘]
+tags: [자바, java, 리트코드, Leetcode, 알고리즘, algorithm, anagram, array]
+date: 2024-05-25 22:30:00 +0900
+toc: true
+---
+
+기회가 되어 [달레님의 스터디](https://github.com/DaleStudy/leetcode-study)에 참여하여 시간이 될 때마다 한문제씩 풀어보고 있다.
+
+[https://neetcode.io/practice](https://neetcode.io/practice)
+
+---
+
+[https://leetcode.com/problems/group-anagrams/description/](https://leetcode.com/problems/group-anagrams/description/)
+
+지난번에도 anagram 과 관련된 문제를 풀었던 적이 있다. anagram은 같은 글자를 사용해 조합만 바뀐 형태를 의미한다.
+
+[(Leetcode) 242 - Valid Anagram](https://algorithm.jonghoonpark.com/2024/04/24/leetcode-242)
+
+## 내가 작성한 풀이
+
+```java
+public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
+    List<List<String>> result = new ArrayList<>();
+    HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
+
+    for (String str : strs) {
+        char[] temp = str.toCharArray();
+        Arrays.sort(temp);
+        String sorted = String.valueOf(temp);
+        if (map.containsKey(sorted)) {
+            result.get(map.get(sorted)).add(str);
+        } else {
+            int newIndex = result.size();
+            List<String> newArrayList = new ArrayList<>();
+            result.add(newArrayList);
+            newArrayList.add(str);
+            map.put(sorted, newIndex);
+        }
+    }
+
+    return result;
+}
+```
+
+## TC, SC
+
+시간 복잡도는 O(n \* m log m)이고, 공간 복잡도는 O(n + m)이다.
+여기서 m은 str 배열(strs)의 각 str의 평균이다.
+
+먼저 입력으로 돌아온 str 배열의 크기만큼 iterate를 한다. 여기서 n이 발생되고
+각 str의 문자를 정렬하는데 m log m 만큼 시간이 소요된다.
+
+공간 복잡도는 str를 저장하기 위한 공간이 사용되므로 여기서 O(n) 이 사용되었다고 생각하였고
+중간에 str를 char[]로 변환하는 과정에서 추가적인 공간이 사용되므로 여기서 O(m)이 사용되었다고 생각하였다.
+따라서 최종적으로 O(n + m) 으로 정리하였다.