Combinazioni di lettere di un numero di telefono
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Combinazioni di lettere di un numero di telefono".
1. Impara
Il problema delle "Combinazioni di lettere di un numero di telefono" è una sfida chiave nella sezione Backtracking.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per le combinazioni di lettere di un numero di telefono.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per le combinazioni di lettere di un numero di telefono.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Data una stringa contenente cifre da 2 a 9 incluse, restituisce tutte le possibili combinazioni di lettere che il numero potrebbe rappresentare. Riporta la risposta in qualsiasi ordine.
Di seguito viene fornita una mappatura delle cifre in lettere (proprio come sui pulsanti del telefono). Tieni presente che 1 non corrisponde ad alcuna lettera.
2: abc, 3: def, 4: ghi, 5: jkl, 6: mno, 7: pqrs, 8: tuv, 9: wxyz
Implementa una funzione letterCombinations(digits: str) -> list.
- •0 <= digits.length <= 4
- •digits[i] is a digit in the range ['2', '9']
Esempi
"23"
["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]
Digit 2 maps to 'abc' and digit 3 maps to 'def'. All combinations of one letter from each digit are generated.
""
[]
Empty input produces no combinations.
"2"
["a","b","c"]
Digit 2 maps to 'abc'.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def letter_combinations_opt(digits: str) -> list[str]:
if not digits: return []
res = []
digitToChar = {"2":"abc","3":"def","4":"ghi","5":"jkl","6":"mno","7":"pqrs","8":"tuv","9":"wxyz"}
def backtrack(i, curStr):
if len(curStr) == len(digits):
res.append(curStr)
return
for c in digitToChar[digits[i]]:
backtrack(i + 1, curStr + c)
backtrack(0, "")
return resCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def letter_combinations_brute(digits: str) -> list[str]:
if not digits: return []
mapping = {"2":"abc","3":"def","4":"ghi","5":"jkl","6":"mno","7":"pqrs","8":"tuv","9":"wxyz"}
res = [""]
for d in digits:
tmp = []
for r in res:
for c in mapping[d]:
tmp.append(r + c)
res = tmp
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Backtracking data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà standard del problema di backtracking.
Domande correlate
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