朴素的想法是模拟。即遍历 puzzles 和 words 的所有组合,并判断是否满足条件,如果满足则计数器+1,最后返回计数器的值。
暴力法代码:
classSolution:deffindNumOfValidWords(self,words: List[str],puzzles: List[str]) -> List[int]: s_word = [set(word)for word in words] ans = []for puzzle in puzzles: cnt =0for word in s_word:if puzzle[0]notin word:continue flag =Falsefor c in word:if c notin puzzle: flag =Truebreakifnot flag: cnt +=1 ans.append(cnt)return ans
由于这种做法需要遍历 puzzles 和 words 的所有组合,因此时间复杂不低于是 $O(m * n)$,其中 m 和 n 分别为 words 和 puzzles 的长度。看下题目的约束条件:
这道题的关键其实就是单词 word 中的每一个字母都可以在谜面 puzzle 中找到,所有的重复计算都是基于此产生的。这句话的含义其实就是word 中字符组成的集合是 puzzle 中组成的集合的子集。
基于上面两条重要信息,我们可以初步锁定算法为:
用二进制表示 puzzle
枚举 puzzle 的所有子集(二进制子集枚举)
判断所有子集 j 是否在 words 中出现过。如果出现过,则将计数器累加出现的次数。这提示我们同样将 word 使用二进制进行存储。虽然 words[i] 的长度范围比较大([4,50]),但我们关心的其实是去重的子集。注意到 words[i] 的取值范围是小写字符,因此这个范围不大于 26,使用 int 存储完全够了。
枚举二进制子集是一个常见的操作,竞赛中也不时出现,大家可以阅读相关内容,具体原理不再展开。
关键点
枚举子集算法
代码
语言支持:Python3
Python3 Code:
classSolution:deffindNumOfValidWords(self,words: List[str],puzzles: List[str]) -> List[int]: counts = collections.defaultdict(int) ans = [0] *len(puzzles)for word in words: bit =0# bit 是 word 的二进制表示for c in word: bit |=1<<ord(c)-ord("a") counts[bit]+=1for i, puzzle inenumerate(puzzles): bit =0# bit 是 puzzle 的二进制表示for c in puzzle: bit |=1<<ord(c)-ord("a") j = bit # j 是 bit 的子集# 倒序枚举 bit 的子集 jwhile j:# 单词 word 需要包含谜面的第一个字母if1<<ord(puzzle[0])-ord("a")& j: ans[i]+= counts[j] j = bit & (j -1)return ans
复杂度分析
令 m 为 words 长度,w 为 word 的平均长度。n 为 puzzles 的长度,p 为 puzzle 的平均长度。
时间复杂度:$O(mw + n2^p)$
空间复杂度:$O(m)$
字典树
思路
看了官方的解答还提供了字典树的解法。于是我也用字典树实现了一遍。
之所以可以使用字典树求解是因为我们只关心:
word 是否是 puzzle 的子集
如果是,则关心 word 出现的次数
但由于类似:words: ["abc", "acb", "bac"] 等的存在,使得判断的时间大大增加,如果进行一次排序,此时 words 为:["abc", "abc", "abc"],而如果统计排序后相同 word 出现的次数,比如:
classTrieNode:def__init__(self): self.count =0 self.children ={}classTrie:def__init__(self): self.root =TrieNode()definsert(self,word): cur = self.rootfor c in word:if c notin cur.children: cur.children[c]=TrieNode() cur = cur.children[c] cur.count +=1classSolution:deffindNumOfValidWords(self,words: List[str],puzzles: List[str]) -> List[int]: trie =Trie()for word in words: trie.insert(sorted(set(word)))defget_count(first_letter,cur,i,puzzle):if i ==len(puzzle):return cur.countifnot cur:return0 ans =0# 这个判断成立的条件是 puzzle 中不存在重复的字符, 这恰好就是题目的限制条件if puzzle[i]!= first_letter: ans +=get_count(first_letter, cur, i +1, puzzle)if puzzle[i]in cur.children: ans +=get_count(first_letter, cur.children[puzzle[i]], i +1, puzzle)return ans
复杂度分析
令 m 为 words 长度,w 为 word 的平均长度。n 为 puzzles 的长度,p 为 puzzle 的平均长度。