There is a new alien language which uses the latin alphabet. However, the order among letters are unknown to you. You receive a list of non-empty words from the dictionary, where words are sorted lexicographically by the rules of this new language. Derive the order of letters in this language.

Example 1:

Input:
[
"wrt",
"wrf",
"er",
"ett",
"rftt"
] Output: "wertf"

Example 2:

Input:
[
"z",
"x"
] Output: "zx"

Example 3:

Input:
[
"z",
"x",
"z"
] Output: ""  Explanation: The order is invalid, so return "".

Note:

  1. You may assume all letters are in lowercase.
  2. You may assume that if a is a prefix of b, then a must appear before b in the given dictionary.
  3. If the order is invalid, return an empty string.
  4. There may be multiple valid order of letters, return any one of them is fine.

这道题让给了一些按“字母顺序”排列的单词,但是这个字母顺序不是我们熟知的顺序,而是另类的顺序,让根据这些“有序”的单词来找出新的字母顺序,这实际上是一道有向图遍历的问题,跟之前的那两道 Course Schedule II 和 Course Schedule 的解法很类似,我们先来看 BFS 的解法,需要一个 TreeSet 来保存可以推测出来的顺序关系,比如题目中给的例子1,可以推出的顺序关系有:

t->f
w->e
r->t
e->r

这些就是有向图的边,对于有向图中的每个结点,计算其入度,然后从入度为0的结点开始 BFS 遍历这个有向图,然后将遍历路径保存下来返回即可。下面来看具体的做法:

根据之前讲解,需用 TreeSet 来保存这些 pair,还需要一个 HashSet 来保存所有出现过的字母,需要一个一维数组 in 来保存每个字母的入度,另外还要一个 queue 来辅助拓扑遍历,我们先遍历单词集,把所有字母先存入 HashSet,然后我们每两个相邻的单词比较,找出顺序 pair,然后根据这些 pair 来赋度,把 HashSet 中入度为0的字母都排入 queue 中,然后开始遍历,如果字母在 TreeSet 中存在,则将其 pair 中对应的字母的入度减1,若此时入度减为0了,则将对应的字母排入 queue 中并且加入结果 res 中,直到遍历完成,看结果 res 和 ch 中的元素个数是否相同,若不相同则说明可能有环存在,返回空字符串,参见代码如下:

解法一:

class Solution {
public:
string alienOrder(vector<string>& words) {
set<pair<char, char>> st;
unordered_set<char> ch;
vector<int> in();
queue<char> q;
string res;
for (auto a : words) ch.insert(a.begin(), a.end());
for (int i = ; i < (int)words.size() - ; ++i) {
int mn = min(words[i].size(), words[i + ].size()), j = ;
for (; j < mn; ++j) {
if (words[i][j] != words[i + ][j]) {
st.insert(make_pair(words[i][j], words[i + ][j]));
break;
}
}
if (j == mn && words[i].size() > words[i + ].size()) return "";
}
for (auto a : st) ++in[a.second];
for (auto a : ch) {
if (in[a] == ) {
q.push(a);
res += a;
}
}
while (!q.empty()) {
char c = q.front(); q.pop();
for (auto a : st) {
if (a.first == c) {
--in[a.second];
if (in[a.second] == ) {
q.push(a.second);
res += a.second;
}
}
}
}
return res.size() == ch.size() ? res : "";
}
};

下面来看一种 DFS 的解法,思路和 BFS 的很类似,需要建立一个二维的 bool 数组g,为了节省空间,不必像上面的解法中一样使用一个 HashSet 来记录所有出现过的字母,可以直接用这个二维数组来保存这个信息,只要 g[i][i] = true,即表示位置为i的字母存在。同时,这个二维数组还可以保存顺序对儿的信息,只要 g[i][j] = true,就知道位置为i的字母顺序在位置为j的字母前面。找顺序对儿的方法跟上面的解法完全相同,之后就可以进行 DFS 遍历了。由于 DFS 遍历需要标记遍历结点,那么就用一个 visited 数组,由于是深度优先的遍历,并不需要一定要从入度为0的结点开始遍历,而是从任意一个结点开始都可以,DFS 会遍历到出度为0的结点为止,加入结果 res,然后回溯加上整条路径到结果 res 即可,参见代码如下:

解法二:

class Solution {
public:
string alienOrder(vector<string>& words) {
vector<vector<bool>> g(, vector<bool>());
vector<bool> visited();
string res;
for (string word : words) {
for (char c : word) {
g[c - 'a'][c - 'a'] = true;
}
}
for (int i = ; i < (int)words.size() - ; ++i) {
int mn = min(words[i].size(), words[i + ].size()), j = ;
for (; j < mn; ++j) {
if (words[i][j] != words[i + ][j]) {
g[words[i][j] - 'a'][words[i + ][j] - 'a'] = true;
break;
}
}
if (j == mn && words[i].size() > words[i + ].size()) return "";
}
for (int i = ; i < ; ++i) {
if (!dfs(g, i, visited, res)) return "";
}
return res;
}
bool dfs(vector<vector<bool>>& g, int idx, vector<bool>& visited, string& res) {
if (!g[idx][idx]) return true;
visited[idx] = true;
for (int i = ; i < ; ++i) {
if (i == idx || !g[i][idx]) continue;
if (visited[i]) return false;
if (!dfs(g, i, visited, res)) return false;
}
visited[idx] = false;
g[idx][idx] = false;
res += 'a' + idx;
return true;
}
};

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/269

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