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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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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。

  1. 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。
  2. 状态定义: 定义状态dp[i]为第i个数字的所有字母组合。
  3. 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。
  4. 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。