时间复杂度分析：N 是字符串个数，L 是字符串平均长度。对于每个字符串，哈希表和vector的插入操作复杂度都是 $O(1)$，排序复杂度是 $O(LlogL)$。所以总时间复杂度是 $O(NLlogL)$。

class Solution {
public:
    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
        unordered_map<string, vector<string>> hash;
        for (auto& str: strs) {
            string n_str = str;
            sort(n_str.begin(), n_str.end());
            hash[n_str].push_back(str);
        }

        vector<vector<string>> res;
        for (auto& item: hash) 
            res.push_back(item.second);
        return res;
    }
};

哈希表的两种遍历方式：

for (auto &item : hash)
{
    cout << item.first << ' ' << item.second << endl;
}

或

for (unordered_map<string, double>::iterator it = hash.begin(); it != hash.end(); it ++ )
{
    cout << it->first << ' ' << it->second << endl;
}

y总代码：
算法
(哈希表) $O(NLlogL)$
定义从string 映射到 vector<string>的哈希表：unordered_map<string, vector<string>>，哈希表用法参见 这里 。

我们将每个字符串的所有字符从小到大排序，将排好序的字符串作为key，然后将原字符串插入key对应的vector<string>中

class Solution {
public:
    vector<vector<string>> groupAnagrams(vector<string>& strs) {
        unordered_map<string, vector<string>> dict;
        for (auto &str : strs)
        {
            string key = str;
            sort(key.begin(), key.end());
            dict[key].push_back(move(str));
        }

        vector<vector<string>> res;
        for (auto i = dict.begin(); i != dict.end(); i ++ )
        {
            res.push_back(move(i -> second));
        }

        return res;
    }
};

move()
本来需要将整个字符串copy过去，使用move之后只需要把字符串的首地址赋值过去，可以减少一次拷贝操作，提高效率。