Problem Description:

Given an array of product names strs, which may contain alphanumeric characters (letters and digits) as well as special characters, implement a function group_anagrams(strs: List[str]) -> List[List[str]] that groups the anagrams together with the following specifications:

1. Remove Non-Alphabetic Characters: Filter out all non-alphabetic characters from each product name.
2. Case Insensitivity: Treat uppercase and lowercase letters as the same.
3. Group Sorting: The resulting groups of anagrams should be sorted in lexicographical order of the original product names.
4. Order Preservation: If two product names yield the same cleaned version, include the original names in the order they first appeared in the input.

Requirements:

Your function should handle a variety of product names, including those with digits and special characters, and ensure that the output maintains a clear grouping of anagrams.

print(group_anagrams(["eat", "Tea!", "tan", "Ate", "nat", "bat123", "b@at"]))

# After cleaning: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat", "bat"]
# Anagrams: ['eat', 'Tea!', 'Ate'] -> ['Ate', 'Tea!', 'eat'], ['nat', 'tan'], ['bat123', 'b@at']
# Output: [['Ate', 'Tea!', 'eat'], ['nat', 'tan'], ['bat123', 'b@at']]

面试开始时，面试官给出了一个典型的Amazon面试题目，要求将给定的产品名称分组为异构词。题目中提到这些产品名称可能包含字母、数字以及特殊字符，且需要按一定的规则分组。首先我理解了题目对清理产品名称的要求：移除所有非字母字符、忽略大小写、将结果按字典序排序，最后还要保持输入顺序。

在解释完题目后，面试官问我是否有需要澄清的地方。我仔细阅读题目后，确认了我的一些假设：

候选人: "我们可以假设字母字符仅包括大写和小写的英文字母，对吧？"

面试官: "是的，字母字符只考虑英文字母，数字和特殊字符会被过滤掉。"

候选人: "那我们不需要单独输出清理后的单词，只需要在分组时处理它们，对吗？"

面试官: "对，你只需要在分组过程中清理字符串，不需要单独输出清理结果。"

确定了这些问题后，我开始详细解释我的解题思路。

算法讨论：

我计划使用一个哈希表来存储清理后的字符串作为键，原始产品名称作为值。具体的步骤如下：

1. 遍历输入的产品名称数组，对于每个产品名称，首先移除所有的非字母字符，然后将剩下的字母转换为小写。
2. 将清理后的字母按字母顺序排序，这样相同字母组成的单词可以归为一组。排序后的结果将作为哈希表的键，原始产品名称作为对应的值。
3. 如果两个产品名称清理后变成相同的字符串，比如 "Tea!" 和 "eat"，它们会被归为同一组。
4. 在最终结果中，保持这些组内的名称按它们在输入中出现的顺序排列。

面试官追问：

面试官: "那么在实现这个过程中，如果两个产品名称在清理后变得完全相同，比如‘Tea!’ 和 ‘eat’，你如何处理它们的顺序？"

候选人: "我会在哈希表中保持产品名称的插入顺序，因此输出时会保持它们原本的顺序。"

面试官: "这样很好。那么如果我们改变条件，比如移除一个字符后也能被视为同一个异构词呢？"

这是一个比较复杂的变种问题。我停顿了一下，思考了如何解决这个问题。我回答道，可能需要使用递归或动态规划的方式来解决这种情况，但这会使得算法复杂度急剧上升。于是我与面试官讨论了这个变种问题的潜在解决方案，但由于时间有限，我们没有深入实现。

复杂度分析：

在解释完算法后，面试官问到了时间和空间复杂度的问题。候选人回答道：“时间复杂度是 O(n * m log m)，其中 n 是产品名称的数量，m 是产品名称的平均长度。我们需要对每个产品名称进行一次清理和排序。空间复杂度是 O(n * m)，因为我们需要存储清理后的字符串和对应的原始产品名称。”

面试官随后追问：“如果产品名称特别长，比如几千个字符，你认为是否还有优化空间？”

候选人回答道，可以通过使用字符计数的方法来代替排序，从而将时间复杂度降为 O(n * m)，但这也会使实现复杂度增加，不一定适用于所有情况。

行为问题：

在解决完这个技术问题后，面试官又询问了一个团队合作相关的行为问题：“能否谈谈你在团队中解决一个复杂问题的经历？”

候选人讲述了一个我们团队在处理数据整合项目时的经历。我们需要将多个数据源整合到一个平台上，但每个数据源使用不同的数据格式，导致了集成的复杂性。我的角色是负责数据标准化，我通过与团队密切协作和沟通，最终建立了一套通用的数据标准，确保了项目的顺利进行。

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In this Amazon interview, I demonstrated my understanding of common algorithmic problems and my problem-solving abilities. Each problem presented different challenges, but all could be solved through logical algorithm strategies.

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