【力扣算法15】之 17. 电话号码的字母组合 python

简介: 【力扣算法15】之 17. 电话号码的字母组合 python

问题描述

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。

给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。

示例1

输入:digits = “23”

输出:[“ad”,“ae”,“af”,“bd”,“be”,“bf”,“cd”,“ce”,“cf”]

示例2

输入:digits = “”

输出:[]

示例 3

输入:digits = “2”

输出:[“a”,“b”,“c”]

提示

  • 0 <= digits.length <= 4
  • digits[i] 是范围 [‘2’, ‘9’] 的一个数字。

思路分析

这个问题可以使用回溯法来解决。回溯法是一种通过遍历所有可能的解空间来解决问题的方法。在本问题中,我们需要生成给定数字能表示的所有字母组合,因此可以使用回溯法来生成这些组合。

思路如下:

  1. 创建一个字典 digitMap,将每个数字与对应的字母列表进行映射。例如,数字 '2' 对应的字母列表为 ['a', 'b', 'c']
  2. 定义一个递归函数 generateCombos,该函数接收两个参数:当前数字索引 index 和部分结果字符串 combo
  3. generateCombos 函数中,首先判断当前数字索引是否超出了字符串的长度。如果超出了,则将部分结果添加到最终结果列表中,并返回。
  4. 获取当前数字对应的字母列表,并遍历字母列表。对于每个字母,将其添加到部分结果字符串中,并递归调用 generateCombos 函数,同时将当前数字索引加1。
  5. 在回溯过程中,记得要将添加的字母从部分结果字符串中移除,以确保下一次遍历开始时是一个干净的状态。
  6. 如果输入的字符串为空,则直接返回空列表。

这个问题的时间复杂度是 O(3^N * 4^M),其中 N 是输入字符串中对应 3 个字母的数字的个数(如 ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘8’),M 是输入字符串中对应 4 个字母的数字的个数(如 ‘7’, ‘9’)。空间复杂度是 O(N+M)。


代码分析


代码中的回溯法实现主要由两部分组成:letterCombinations 函数和 generateCombos 递归函数。

letterCombinations 函数中,我们首先创建了一个 digitMap 字典,用于存储数字与字母列表的映射关系。然后,我们定义了 generateCombos 递归函数,该函数负责生成所有可能的字母组合。

generateCombos 递归函数中,我们首先判断当前数字索引是否超出了字符串长度,如果是,则将部分结果添加到最终结果列表中,并返回。这里的递归终止条件即为当前数字索引等于字符串长度。

接下来,我们获取当前数字对应的字母列表,并遍历字母列表。对于每个字母,我们将其添加到部分结果字符串中,并递归调用 generateCombos 函数,同时将当前数字索引加1。这样,通过不断地添加字母并递归调用函数,直到达到递归终止条件,就可以生成所有可能的字母组合。

需要注意的是,在每次递归调用结束后,我们要将添加的字母从部分结果字符串中移除,以确保下一次遍历开始时是一个干净的状态,这个过程就是回溯的关键所在。

最后,在 letterCombinations 函数中,我们判断输入的字符串是否为空,如果不为空,就调用 generateCombos 函数来生成所有可能的字母组合。最终,我们返回结果列表。

由于题目中规定输入只包含数字 ‘2’ 到 ‘9’,因此我们事先创建了一个 digitMap 字典来存储数字与字母列表的映射关系。这样做的好处是可以减少重复计算,提高代码的执行效率。

通过回溯法,我们可以生成所有可能的字母组合,解决了给定数字能表示的所有字母组合的问题。


完整代码


class Solution(object):
    def letterCombinations(self, digits):
        # 创建数字与字母列表的映射关系
        digitMap = {
            '2': ['a', 'b', 'c'],
            '3': ['d', 'e', 'f'],
            '4': ['g', 'h', 'i'],
            '5': ['j', 'k', 'l'],
            '6': ['m', 'n', 'o'],
            '7': ['p', 'q', 'r', 's'],
            '8': ['t', 'u', 'v'],
            '9': ['w', 'x', 'y', 'z']
        }
        # 定义递归函数生成所有可能的字母组合
        def generateCombos(index, combo):
            if index == len(digits):  # 当前数字索引超出字符串长度,递归结束条件
                result.append(combo)  # 将部分结果添加到最终结果列表中
                return
            letters = digitMap[digits[index]]  # 获取当前数字对应的字母列表
            for letter in letters:
                generateCombos(index + 1, combo + letter)  # 递归调用,拼接字母并更新数字索引
        result = []  # 存储最终结果的列表
        if digits:
            generateCombos(0, '')  # 如果输入字符串不为空,则从索引 0 开始生成字母组合
        return result  # 返回最终结果列表

详细分析

首先是定义一个 Solution 类:

class Solution(object):
• 1

这段代码定义了一个名为 Solution 的类。

接下来是 letterCombinations 方法的实现:

def letterCombinations(self, digits):
        digitMap = {
            '2': ['a', 'b', 'c'],
            '3': ['d', 'e', 'f'],
            '4': ['g', 'h', 'i'],
            '5': ['j', 'k', 'l'],
            '6': ['m', 'n', 'o'],
            '7': ['p', 'q', 'r', 's'],
            '8': ['t', 'u', 'v'],
            '9': ['w', 'x', 'y', 'z']
        }

letterCombinations 方法中,我们首先创建了一个名为 digitMap 的字典,用于存储数字与字母列表的映射关系。

接下来定义了内部函数 generateCombos

def generateCombos(index, combo):
            if index == len(digits):
                result.append(combo)
                return
            letters = digitMap[digits[index]]
            for letter in letters:
                generateCombos(index + 1, combo + letter)

generateCombos 方法中,首先判断当前数字索引是否等于字符串长度,如果相等,说明已经遍历完了所有数字,将组合结果 combo 添加到结果列表 result 中,并返回。

根据当前数字索引从 digitMap 中获取对应的字母列表,存储在变量 letters 中。

通过一个循环遍历 letters 中的每个字母 letter,并递归调用 generateCombos 方法,传入下一个数字的索引 index + 1 和新的组合结果 combo + letter

letterCombinations 方法中继续实现:

result = []
        if digits:
            generateCombos(0, '')
        return result

这段代码首先创建了一个空列表 result,用于存储最终的组合结果。

然后,判断输入的 digits 字符串是否为空。如果不为空,说明有输入数字,就调用内部函数 generateCombos,传入初始数字索引为0和空字符串 '',开始递归地生成所有可能的字母组合。

最后,返回最终的组合结果列表 result


运行效果截图


调用示例


solution = Solution()
digits1 = "23"
digits2 = ""
digits3 = "2"
print(solution.letterCombinations(digits1))
print(solution.letterCombinations(digits2))
print(solution.letterCombinations(digits3))

运行结果


完结


相关文章
|
10月前
|
算法 搜索推荐 JavaScript
基于python智能推荐算法的全屋定制系统
本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计,旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术,构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台,提升用户体验与行业数字化水平。
|
10月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
11月前
|
存储 算法 调度
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
【复现】【遗传算法】考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
478 26
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于D*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
433 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于改进型A*算法的机器人路径规划(Python代码实现)
657 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
754 4
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于A*算法的机器人路径规划研究(Python代码实现)
1179 4
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【机器人路径规划】基于深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)算法的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)算法的机器人路径规划(Python代码实现)
460 3
|
11月前
|
算法 机器人 定位技术
【机器人路径规划】基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于流场寻路算法(Flow Field Pathfinding)的机器人路径规划(Python代码实现)
587 4
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
1542 0