Two strings `X` and `Y` are similar if we can swap two letters (in different positions) of `X`, so that it equals `Y`.

For example, "tars" and "rats" are similar (swapping at positions 0 and 2), and "rats" and "arts" are similar, but "star" is not similar to "tars""rats", or "arts".

Together, these form two connected groups by similarity: {"tars", "rats", "arts"} and {"star"}.  Notice that "tars" and "arts" are in the same group even though they are not similar.  Formally, each group is such that a word is in the group if and only if it is similar to at least one other word in the group.

We are given a list A of strings.  Every string in A is an anagram of every other string in A.  How many groups are there?

Example 1:

Input: ["tars","rats","arts","star"]
Output: 2

Note:

  1. A.length <= 2000
  2. A[i].length <= 1000
  3. A.length * A[i].length <= 20000
  4. All words in A consist of lowercase letters only.
  5. All words in A have the same length and are anagrams of each other.
  6. The judging time limit has been increased for this question.

这道题定义了字符串之间的一种相似关系,说是对于字符串X和Y,交换X中两个不同位置上的字符,若可以得到Y的话,就说明X和Y是相似的。现在给了我们一个字符串数组,要将相似的字符串放到一个群组里,这里同一个群组里的字符串不必任意两个都相似,而是只要能通过某些结点最终连着就行了,有点像连通图的感觉,将所有连通的结点算作一个群组,问整个数组可以分为多少个群组。由于这道题的本质就是求连通图求群组个数,既然是图,考察的就是遍历啦,就有 DFS 和 BFS 的解法。先来看 DFS 的解法,虽说本质是图的问题,但并不是真正的图,没有邻接链表啥的,这里判断两个结点是否相连其实就是判断是否相似。所以可以写一个判断是否相似的子函数,实现起来也非常的简单,只要按位置对比字符,若不相等则 diff 自增1,若 diff 大于2了直接返回 false,因为只有 diff 正好等于2或者0的时候才相似。题目中说了字符串之间都是异构词,说明字符的种类个数都一样,只是顺序不同,就不可能出现奇数的 diff,而两个字符串完全相等时也是满足要求的,是相似的。下面来进行 DFS 遍历,用一个 HashSet 来记录遍历过的字符串,对于遍历到的字符串,若已经在 HashSet 中存在了,直接跳过,否则结果 res 自增1,并调用递归函数。这里递归函数的作用是找出所有相似的字符串,首先还是判断当前字符串 str 是否访问过,是的话直接返回,否则加入 HashSet 中。然后再遍历一遍原字符串数组,每一个遍历到的字符串 word 都和 str 检测是否相似,相似的话就对这个 word 调用递归函数,这样就可以找出所有相似的字符串啦,参见代码如下:


解法一:

class Solution {
public:
int numSimilarGroups(vector<string>& A) {
int res = 0, n = A.size();
unordered_set<string> visited;
for (string str : A) {
if (visited.count(str)) continue;
++res;
helper(A, str, visited);
}
return res;
}
void helper(vector<string>& A, string& str, unordered_set<string>& visited) {
if (visited.count(str)) return;
visited.insert(str);
for (string word : A) {
if (isSimilar(word, str)) {
helper(A, word, visited);
}
}
}
bool isSimilar(string& str1, string& str2) {
for (int i = 0, cnt = 0; i < str1.size(); ++i) {
if (str1[i] == str2[i]) continue;
if (++cnt > 2) return false;
}
return true;
}
};

我们也可以使用 BFS 遍历来做,用一个 bool 型数组来标记访问过的单词,同时用队列 queue 来辅助计算。遍历所有的单词,假如已经访问过了,则直接跳过,否则就要标记为 true,然后结果 res 自增1,这里跟上面 DFS 的解法原理一样,要一次找完和当前结点相连的所有结点,只不过这里用了迭代的 BFS 的写法。先将当前字符串加入队列 queue 中,然后进行 while 循环,取出队首字符串,再遍历一遍所有字符串,遇到访问过的就跳过,然后统计每个字符串和队首字符串之间的不同字符个数,假如最终 diff 为0的话,说明是一样的,此时不加入队列,但是要标记这个字符串为 true;若最终 diff 为2,说明是相似的,除了要标记字符串为 true,还要将其加入队列进行下一轮查找,参见代码如下:


解法二:

class Solution {
public:
int numSimilarGroups(vector<string>& A) {
int res = 0, n = A.size();
vector<bool> visited(n);
queue<string> q;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (visited[i]) continue;
visited[i] = true;
++res;
q.push(A[i]);
while (!q.empty()) {
string t = q.front(); q.pop();
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (visited[j]) continue;
int diff = 0;
for (int k = 0; k < A[j].size(); ++k) {
if (t[k] == A[j][k]) continue;
if (++diff > 2) break;
}
if (diff == 0) visited[j] = true;
if (diff == 2) {
visited[j] = true;
q.push(A[j]);
}
}
}
}
return res;
}
};

对于这种群组归类问题,很适合使用联合查找 Union Find 来做,LeetCode 中也有其他用到这个思路的题目,比如 [Friend Circles](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/6686983.html),[Accounts Merge](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/7829169.html),[Redundant Connection II](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/8445733.html),[Redundant Connection](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/7628977.html),[Number of Islands II](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5190419.html),[Graph Valid Tree](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5257919.html),和 [Number of Connected Components in an Undirected Graph](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5166356.html)。都是要用一个 root 数组,每个点开始初始化为不同的值,如果两个点属于相同的组,就将其中一个点的 root 值赋值为另一个点的位置,这样只要是相同组里的两点,通过 getRoot 函数得到相同的值。所以这里对于每个结点 A[i],都遍历前面所有结点 A[j],假如二者不相似,直接跳过;否则将 A[j] 结点的 root 值更新为i,这样所有相连的结点的 root 值就相同了,一个群组中只有一个结点的 root 值会保留为其的初始值,所以最后只要统计到底还有多少个结点的 root 值还是初始值,就知道有多少个群组了,参见代码如下:


解法三:

class Solution {
public:
int numSimilarGroups(vector<string>& A) {
int res = 0, n = A.size();
vector<int> root(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) root[i] = i;
for (int i = 1; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < i; ++j) {
if (!isSimilar(A[i], A[j])) continue;
root[getRoot(root, j)] = i;
}
}
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (root[i] == i) ++res;
}
return res;
}
int getRoot(vector<int>& root, int i) {
return (root[i] == i) ? i : getRoot(root, root[i]);
}
bool isSimilar(string& str1, string& str2) {
for (int i = 0, cnt = 0; i < str1.size(); ++i) {
if (str1[i] == str2[i]) continue;
if (++cnt > 2) return false;
}
return true;
}
};

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/839

类似题目:

Friend Circles

Accounts Merge

Redundant Connection II

Redundant Connection

Number of Islands II

Graph Valid Tree

Number of Connected Components in an Undirected Graph

参考资料:

https://leetcode.com/problems/similar-string-groups/

https://leetcode.com/problems/similar-string-groups/discuss/200934/My-Union-Find-Java-Solution

https://leetcode.com/problems/similar-string-groups/discuss/282212/Java-two-solutions-BFS-and-Union-Find

https://leetcode.com/problems/similar-string-groups/discuss/296251/DFS-with-Explanation-(Also-Highlighting-Misleading-Strategy)

[LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)](https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4606334.html)

[LeetCode] 839. Similar String Groups 相似字符串组的更多相关文章

  1. leetcode 839 Similar String Groups

    题目 Two strings X and Y are similar if we can swap two letters (in different positions) of X, so that ...

  2. 【LeetCode】839. 相似字符串组 Similar String Groups (Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 公众号:每日算法题 本文关键词:LeetCode,力扣,算法,算法题,字符串,并查集,刷题群 目录 题目描述 解题思路 并查集 代码 刷题心得 欢迎 ...

  3. [Swift]LeetCode839. 相似字符串组 | Similar String Groups

    Two strings X and Y are similar if we can swap two letters (in different positions) of X, so that it ...

  4. Similar String Groups

    Two strings X and Y are similar if we can swap two letters (in different positions) of X, so that it ...

  5. Leetcode#344. Reverse String(反转字符串)

    题目描述 编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来. 示例 1: 输入: "hello" 输出: "olleh" 示例 2: 输入: "A man ...

  6. [LeetCode] Positions of Large Groups 大群组的位置

    In a string S of lowercase letters, these letters form consecutive groups of the same character. For ...

  7. [LeetCode] Valid Parenthesis String 验证括号字符串

    Given a string containing only three types of characters: '(', ')' and '*', write a function to chec ...

  8. leetCode 87.Scramble String (拼凑字符串) 解题思路和方法

    Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrin ...

  9. LeetCode 541. Reverse String II (反转字符串 II)

    Given a string and an integer k, you need to reverse the first k characters for every 2k characters ...

随机推荐

  1. Oracle SQL调优之表设计

    在看<收获,不止sql优化>一书,并做了笔记,本博客介绍一下一些和调优相关的表比如分区表.临时表.索引组织表.簇表以及表压缩技术 分区表使用与查询频繁而更新数据不频繁的情况,不过要记得加全 ...

  2. flexible.js 布局详解

    原文链接:http://caibaojian.com/flexible-js.html 本文讲的通过flexible.js实现了rem自适应,有了flexible.js,我们就不必再为移动端各种设备兼 ...

  3. make 安装

    wget https://kojipkgs.fedoraproject.org//packages/make/4.2.1/14.fc31/src/make-4.2.1-14.fc31.src.rpm ...

  4. 转载一篇文章:LINQ TO SQL 大全

    https://www.cnblogs.com/chenwolong/p/lts.html 最近悟出来一个道理,在这儿分享给大家:学历代表你的过去,能力代表你的现在,学习代表你的将来. 十年河东十年河 ...

  5. Python - MySQL 数据库连接 - PyMySQL 驱动 - 第二十五天

    序言 本文我们为大家介绍 Python3 使用 PyMySQL 连接数据库,并实现简单的增删改查. 什么是 PyMySQL? PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务 ...

  6. YII 项目部署时, 显示空白内容

    本地开发完成,想部署到服务器上,选用了GIT来在服务器上获取上传的本地项目,结果clone后,访问网址后,YII就是个空白页,啥信息也没有,无语.. 刚开始以为是权限问题,后来给访问的目录加了777, ...

  7. IO流总结---- 字节流 ,字符流, 序列化 ,数据操作流,打印流 , Properties 集合

    笔记内容: 什么是流 字节流 字符流 序列化 数据操作流(操作基本数据类型的流)DataInputStream 打印流 Properties 集合 什么是流: 流是个抽象的概念,是对输入输出设备的抽象 ...

  8. global对象,数据存储方式和检测,包装器对象等

    1.理解global对象 global对象是作为 window 对象的一部分实现的,我们无法通过代码访问到 global 对象. 我们平时在全局环境下定义的内容(变量,函数,常量等等)都是作为 glo ...

  9. 【原】Spring测试类代码

    package test; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.bea ...

  10. flink Transitive Closure算法,实现寻找新的可达路径

    flink 使用Transitive Closure算法实现可达路径查找. 1.Transitive Closure是翻译闭包传递?我觉得直译不准确,意译应该是传递特性直至特性关闭,也符合本例中传递路 ...