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题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/
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。
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: 输入:"23" 输出:["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].
说明:尽管上面的答案是按字典序排列的,但是你可以任意选择答案输出的顺序。
从示例上来说,输入"23",最直接的想法就是两层for循环遍历了吧,正好把组合的情况都输出了。
如果输入"233"呢,那么就三层for循环,如果"2333"呢,就四层for循环.......
大家应该感觉出和回溯算法:求组合问题!遇到的一样的问题,就是这for循环的层数如何写出来,此时又是回溯法登场的时候了。
理解本题后,要解决如下三个问题:
- 数字和字母如何映射
- 两个字母就两个for循环,三个字符我就三个for循环,以此类推,然后发现代码根本写不出来
- 输入1 * #按键等等异常情况
可以使用map或者定义一个二位数组,例如:string letterMap[10],来做映射,我这里定义一个二维数组,代码如下:
const string letterMap[10] = {
"", // 0
"", // 1
"abc", // 2
"def", // 3
"ghi", // 4
"jkl", // 5
"mno", // 6
"pqrs", // 7
"tuv", // 8
"wxyz", // 9
};
对于回溯法还不了解的同学看这篇:关于回溯算法,你该了解这些!
例如:输入:"23",抽象为树形结构,如图所示:
图中可以看出遍历的深度,就是输入"23"的长度,而叶子节点就是我们要收集的结果,输出["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]。
回溯三部曲:
- 确定回溯函数参数
首先需要一个字符串s来收集叶子节点的结果,然后用一个字符串数组result保存起来,这两个变量我依然定义为全局。
再来看参数,参数指定是有题目中给的string digits,然后还要有一个参数就是int型的index。
注意这个index可不是 回溯算法:求组合问题!和回溯算法:求组合总和!中的startIndex了。
这个index是记录遍历第几个数字了,就是用来遍历digits的(题目中给出数字字符串),同时index也表示树的深度。
代码如下:
vector<string> result;
string s;
void backtracking(const string& digits, int index)
- 确定终止条件
例如输入用例"23",两个数字,那么根节点往下递归两层就可以了,叶子节点就是要收集的结果集。
那么终止条件就是如果index 等于 输入的数字个数(digits.size)了(本来index就是用来遍历digits的)。
然后收集结果,结束本层递归。
代码如下:
if (index == digits.size()) {
result.push_back(s);
return;
}
- 确定单层遍历逻辑
首先要取index指向的数字,并找到对应的字符集(手机键盘的字符集)。
然后for循环来处理这个字符集,代码如下:
int digit = digits[index] - '0'; // 将index指向的数字转为int
string letters = letterMap[digit]; // 取数字对应的字符集
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {
s.push_back(letters[i]); // 处理
backtracking(digits, index + 1); // 递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字了
s.pop_back(); // 回溯
}
注意这里for循环,可不像是在回溯算法:求组合问题!和回溯算法:求组合总和!中从startIndex开始遍历的。
因为本题每一个数字代表的是不同集合,也就是求不同集合之间的组合,而77. 组合和216.组合总和III都是是求同一个集合中的组合!
注意:输入1 * #按键等等异常情况
代码中最好考虑这些异常情况,但题目的测试数据中应该没有异常情况的数据,所以我就没有加了。
但是要知道会有这些异常,如果是现场面试中,一定要考虑到!
关键地方都讲完了,按照关于回溯算法,你该了解这些!中的回溯法模板,不难写出如下C++代码:
// 版本一
class Solution {
private:
const string letterMap[10] = {
"", // 0
"", // 1
"abc", // 2
"def", // 3
"ghi", // 4
"jkl", // 5
"mno", // 6
"pqrs", // 7
"tuv", // 8
"wxyz", // 9
};
public:
vector<string> result;
string s;
void backtracking(const string& digits, int index) {
if (index == digits.size()) {
result.push_back(s);
return;
}
int digit = digits[index] - '0'; // 将index指向的数字转为int
string letters = letterMap[digit]; // 取数字对应的字符集
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {
s.push_back(letters[i]); // 处理
backtracking(digits, index + 1); // 递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字了
s.pop_back(); // 回溯
}
}
vector<string> letterCombinations(string digits) {
s.clear();
result.clear();
if (digits.size() == 0) {
return result;
}
backtracking(digits, 0);
return result;
}
};
一些写法,是把回溯的过程放在递归函数里了,例如如下代码,我可以写成这样:(注意注释中不一样的地方)
// 版本二
class Solution {
private:
const string letterMap[10] = {
"", // 0
"", // 1
"abc", // 2
"def", // 3
"ghi", // 4
"jkl", // 5
"mno", // 6
"pqrs", // 7
"tuv", // 8
"wxyz", // 9
};
public:
vector<string> result;
void getCombinations(const string& digits, int index, const string& s) { // 注意参数的不同
if (index == digits.size()) {
result.push_back(s);
return;
}
int digit = digits[index] - '0';
string letters = letterMap[digit];
for (int i = 0; i < letters.size(); i++) {
getCombinations(digits, index + 1, s + letters[i]); // 注意这里的不同
}
}
vector<string> letterCombinations(string digits) {
result.clear();
if (digits.size() == 0) {
return result;
}
getCombinations(digits, 0, "");
return result;
}
};
我不建议把回溯藏在递归的参数里这种写法,很不直观,我在二叉树:以为使用了递归,其实还隐藏着回溯这篇文章中也深度分析了,回溯隐藏在了哪里。
所以大家可以按照版本一来写就可以了。
本篇将题目的三个要点一一列出,并重点强调了和前面讲解过的77. 组合和216.组合总和III的区别,本题是多个集合求组合,所以在回溯的搜索过程中,都有一些细节需要注意的。
其实本题不算难,但也处处是细节,大家还要自己亲自动手写一写。
Java:
class Solution {
//设置全局列表存储最后的结果
List<String> list = new ArrayList<>();
public List<String> letterCombinations(String digits) {
if (digits == null || digits.length() == 0) {
return list;
}
//初始对应所有的数字,为了直接对应2-9,新增了两个无效的字符串""
String[] numString = {"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz"};
//迭代处理
backTracking(digits, numString, 0);
return list;
}
//每次迭代获取一个字符串,所以会设计大量的字符串拼接,所以这里选择更为高效的 StringBuild
StringBuilder temp = new StringBuilder();
//比如digits如果为"23",num 为0,则str表示2对应的 abc
public void backTracking(String digits, String[] numString, int num) {
//遍历全部一次记录一次得到的字符串
if (num == digits.length()) {
list.add(temp.toString());
return;
}
//str 表示当前num对应的字符串
String str = numString[digits.charAt(num) - '0'];
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
temp.append(str.charAt(i));
//c
backTracking(digits, numString, num + 1);
//剔除末尾的继续尝试
temp.deleteCharAt(temp.length() - 1);
}
}
}
Python:
class Solution:
ans = []
s = ''
letterMap = {
'2': 'abc',
'3': 'def',
'4': 'ghi',
'5': 'jkl',
'6': 'mno',
'7': 'pqrs',
'8': 'tuv',
'9': 'wxyz'
}
def letterCombinations(self, digits):
self.ans.clear()
if digits == '':
return self.ans
self.backtracking(digits, 0)
return self.ans
def backtracking(self, digits, index):
if index == len(digits):
self.ans.append(self.s)
return
else:
letters = self.letterMap[digits[index]] # 取出数字对应的字符集
for letter in letters:
self.s = self.s + letter # 处理
self.backtracking(digits, index + 1)
self.s = self.s[:-1] # 回溯
python3:
class Solution:
def letterCombinations(self, digits: str) -> List[str]:
self.s = ""
res = []
letterMap = ["","","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"]
if len(digits) == 0: return res
def backtrack(digits,index):
if index == len(digits):
return res.append(self.s)
digit = int(digits[index]) #将index指向的数字转为int
letters = letterMap[digit] #取数字对应的字符集
for i in range(len(letters)):
self.s += letters[i]
backtrack(digits,index + 1) #递归,注意index+1,一下层要处理下一个数字
self.s = self.s[:-1] #回溯
backtrack(digits,0)
return res
Go:
javaScript:
var letterCombinations = function(digits) {
const k = digits.length;
const map = ["","","abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"];
if(!k) return [];
if(k === 1) return map[digits].split("");
const res = [], path = [];
backtracking(digits, k, 0);
return res;
function backtracking(n, k, a) {
if(path.length === k) {
res.push(path.join(""));
return;
}
for(const v of map[n[a]]) {
path.push(v);
backtracking(n, k, a + 1);
path.pop();
}
}
};