面试题：Python高效处理大量字符串忽略大小写比较及性能优化

算法设计思路：
- 可以使用字典来存储字符串忽略大小写后的形式作为键，将原字符串列表作为值。这样遍历列表时，对于每个字符串，先将其转换为小写形式，然后检查字典中是否已经存在该键。如果存在，将原字符串添加到对应的值列表中；如果不存在，创建新的键值对。
Python代码实现：

from collections import defaultdict


def group_strings(str_list):
    groups = defaultdict(list)
    for s in str_list:
        lower_s = s.lower()
        groups[lower_s].append(s)
    return list(groups.values())

时间复杂度分析：
- 假设列表中字符串的平均长度为 ( n )，列表长度为 ( m = 100000 )。
- 遍历列表的时间复杂度为 ( O(m) )，对于每次遍历，将字符串转换为小写的时间复杂度为 ( O(n) )，在字典中查找和插入操作的平均时间复杂度为 ( O(1) )。
- 所以总的时间复杂度为 ( O(m * n) )。
空间复杂度分析：
- 假设不考虑原输入列表占用的空间，字典中存储的键值对数量最多为 ( m ) 个（最坏情况下所有字符串忽略大小写后都不同），每个键的长度平均为 ( n )，每个值列表占用的空间取决于相同忽略大小写字符串的数量。
- 所以空间复杂度为 ( O(m * n) )。
性能优化以应对更大规模数据：
- 内存优化：
  - 如果内存有限，可以考虑分批处理数据。例如，将10万个字符串分批次读入内存进行处理，处理完一批后释放内存再处理下一批。
- 时间优化：
  - 如果字符串长度较长，可以考虑使用更高效的字符串哈希算法。在Python中，默认的哈希函数在处理长字符串时性能可能不是最优的。可以使用一些第三方库提供的哈希算法，例如 xxhash，它在处理大数据时速度更快。
  - 并行处理：如果机器是多核的，可以使用多线程或多进程并行处理部分字符串。例如，将字符串列表分成多个子列表，每个子列表由一个线程或进程独立处理，最后合并结果。

使用示例：

str_list = ["Apple", "banana", "APPLE", "Banana", "cherry"]
result = group_strings(str_list)
for group in result:
    print(group)

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面试题：Python高效处理大量字符串忽略大小写比较及性能优化

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