[Leetcode] 291. Word Pattern II 解题报告

最新推荐文章于 2022-08-05 17:57:53 发布

魔豆Magicbean

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分类专栏： IT公司面试习题文章标签：解题报告 Leetcode BackTracking DFS

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这篇博客探讨了LeetCode中的291题，即判断字符串是否遵循给定的单词模式。博主首先介绍了问题背景和样例，然后分享了两种解题思路：一是统计模式中字符出现的次数并搜索满足条件的单词长度组合，二是利用深度优先搜索（DFS）策略。虽然DFS策略不易理解，博主计划后续深入理解并补充详细解析。目前，给出了使用DFS的代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目：

Given a pattern and a string str, find if str follows the same pattern.

Here follow means a full match, such that there is a bijection between a letter in pattern and a non-empty substring in str.

Examples:

pattern = "abab", str = "redblueredblue" should return true.
pattern = "aaaa", str = "asdasdasdasd" should return true.
pattern = "aabb", str = "xyzabcxzyabc" should return false.

Notes:
You may assume both pattern and str contains only lowercase letters.

思路：

和上一道题目项目，由于没有空格可以分割，所以只能进行暴力搜索。我想到的第一种搜索策略是：首先统计pattern中的每个字符出现的次数，然后暴力搜索不同字符对应word长度的组合，大概意思就是找出满足sum(hash[p[i]] * num(p[i])) = str.length()的所有组合num(p[i])，其中hash[p[i]]表示p[i]在pattern中的出现次数，num(p[i])表示p[i]对应的word的长度。然后对于每一个组合，采用和上一题目相同的思路，去验证是否满足word pattern的匹配，一旦发现有一个组合满足，就返回true，否则返回false。

后来在网上看到一种采用深度优先策略直接搜索的代码，确实不太容易理解，不过还是贴出来供大家参考。（等到自己完全理解了再来这里补充思路，有对这个代码特别理解的大神，欢迎在评论中解惑）。

代码：

class Solution {
public:
    bool wordPatternMatch(string pattern, string str) {
        return DFS(pattern, 0, str, 1);
    }
private:
    bool DFS(string &p, int k, string &str, int len) {
        int pLen = p.size(), sLen = str.size();
        if(pLen == k && sLen == 0) {
            return true;  
        }
        if(pLen - k > sLen || pLen == k || sLen == 0 || len > sLen) {
            return false;  
        }
        if(DFS(p, k, str, len + 1)) {
            return true;
        }
        string left = str.substr(0, len), right = str.substr(len);  
        int flag = hash1.count(p[k]);  
        if(hash1.count(p[k]) && hash1[p[k]] != left) {
            return false;  
        }
        if(hash2.count(left) && hash2[left] != p[k]) {
            return false;  
        }
        hash1[p[k]] = left, hash2[left] = p[k];  
        if(DFS(p, k + 1, right, 1)) {
            return true; 
        }
        if(hash1.count(p[k]) != flag) {
            hash1.erase(p[k]), hash2.erase(left);  
        }
        return false;
    }
    unordered_map<char, string> hash1;
    unordered_map<string, char> hash2;
};