Combinações de letras de um número de telefone
Guia detalhado e implementação de Python para o problema de 'Combinações de letras de um número de telefone'.
1. Aprenda
O problema das 'Combinações de Letras de um Número de Telefone' é um desafio fundamental na seção Retrocesso.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para combinações de letras de um número de telefone.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema para combinações de letras de um número de telefone.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Dada uma string contendo dígitos de 2 a 9 inclusive, retorne todas as combinações possíveis de letras que o número pode representar. Devolva a resposta em qualquer ordem.
Um mapeamento de dígitos para letras (assim como nos botões do telefone) é fornecido abaixo. Observe que 1 não é mapeado para nenhuma letra.
2: abc, 3: def, 4: ghi, 5: jkl, 6: mno, 7: pqrs, 8: tuv, 9: wxyz
Implemente uma função letterCombinations(digits: str) -> list.
- •0 <= digits.length <= 4
- •digits[i] is a digit in the range ['2', '9']
Exemplos
"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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades padrão do problema de retrocesso.
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