Swift - LeetCode - 单词规律

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题目

给定一种规律 pattern 和一个字符串 s,判断 s 是否遵循相同的规律。

这里的 遵循 指完全匹配,例如, pattern 里的每个字母和字符串 s 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应规律。

示例 1:

  • 输入: pattern = "abba", s = "dog cat cat dog"
  • 输出: true

示例 2:

  • 输入: pattern = "abba", s = "dog cat cat fish"
  • 输出: false

示例 3:

  • 输入: pattern = "aaaa", s = "dog cat cat dog"
  • 输出: false

方法一:哈希表

思路及解法

在本题中,我们需要判断字符与字符串之间是否恰好一一对应。即任意一个字符都对应着唯一的字符串,任意一个字符串也只被唯一的一个字符对应。在集合论中,这种关系被称为「双射」。

想要解决本题,我们可以利用哈希表记录每一个字符对应的字符串,以及每一个字符串对应的字符。然后我们枚举每一对字符与字符串的配对过程,不断更新哈希表,如果发生了冲突,则说明给定的输入不满足双射关系。

在实际代码中,我们枚举 pattern\textit{pattern} 中的每一个字符,利用双指针来均摊线性地找到该字符在 str\textit{str} 中对应的字符串。每次确定一个字符与字符串的组合,我们就检查是否出现冲突,最后我们再检查两字符串是否比较完毕即可。

代码

class Solution {
    func wordPattern(_ pattern: String, _ s: String) -> Bool {
        let words: [String] = s.components(separatedBy: " ")
        if words.count != pattern.count {
            return false
        }
        
        let patterns = Array(pattern)
        var word2ch: [String : Character] = [:]
        var ch2word: [Character : String] = [:]
        for i in 0..<patterns.count {
            let ch: Character = patterns[i]
            let word: String = words[i]
            if nil != word2ch[word] && word2ch[word] != ch || nil != ch2word[ch] && ch2word[ch] != word {
                return false
            }
            word2ch[word] = ch
            ch2word[ch] = word
        }
        return true
    }
}
复制代码

以上代码也可以优化后用一个字典解决:

class Solution {
    func wordPattern(_ pattern: String, _ s: String) -> Bool {
        let words: [String] = s.components(separatedBy: " ")
        if words.count != pattern.count {
            return false
        }
        
        let patterns = Array(pattern)
        var ch2word: [Character : String] = [:]
        for i in 0..<patterns.count {
            let ch: Character = patterns[i]
            let word: String = words[i]
            if nil == ch2word[ch] {
                if !ch2word.values.contains(word) {
                    ch2word[ch] = word
                } else {
                    return false
                }
            } else if ch2word[ch] != word {
                return false
            }
        }
        return true
    }
}
复制代码

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n+m)O(n+m),其中 nnpattern\textit{pattern} 的长度,mstrm 为 \textit{str} 的长度。插入和查询哈希表的均摊时间复杂度均为 O(n+m)O(n + m)。每一个字符至多只被遍历一次。

  • 空间复杂度:O(n+m)O(n+m),其中 nnpattern\textit{pattern} 的长度,mmstr\textit{str} 的长度。最坏情况下,我们需要存储 pattern\textit{pattern} 中的每一个字符和 str\textit{str} 中的每一个字符串。

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