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HOT100之017:电话号码的字母组合,破解LeetCode经典题,从此难题不再难
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2023-09-26 08:24:37
算法引言
在计算机领域,算法指的是解决特定问题的步骤。算法的高效性至关重要,它决定了解决问题的速度和资源消耗。本文将运用动态规划这一算法思想,深入浅出地解析LeetCode 017 题的解题过程。
题目背景
给定一个电话号码,输出所有可能的字母组合。电话号码中每个数字对应一个或多个字母。
动态规划的妙用
动态规划是一种自底向上的解决问题的方法,它将问题分解成子问题,逐层递推解决。
- 子问题定义: 将原问题分解成子问题,求解第i个数字的所有字母组合。
- 状态定义: 定义状态dp[i]为第i个数字的所有字母组合。
- 状态转移方程: 第i个数字的字母组合由第i-1个数字的字母组合与第i个数字对应的字母组合拼接而成。
- 边界条件: 当i=0时,dp[0]为空集。
代码实现
def letterCombinations(digits):
if not digits:
return []
# 定义电话号码数字对应的字母
num_to_letters = {
'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']
}
# 动态规划,逐层求解
dp = [[]]
for digit in digits:
new_dp = []
for combination in dp:
for letter in num_to_letters[digit]:
new_dp.append(combination + letter)
dp = new_dp
return dp
算法分析
时间复杂度:O(2^n),其中n为电话号码的位数。每层动态规划时,字母组合的数量会翻倍。
空间复杂度:O(2^n),用于存储动态规划的状态。
结语
通过本文的讲解,相信大家对LeetCode 017 题有了更深入的理解,也对动态规划算法有了初步的认识。算法思维在编程中无处不在,希望大家能通过LeetCode的每日一题,不断提升自己的算法能力和编程水平。