在本篇文章中，我们将详细解读力扣第243题"最短单词距离"。通过学习本篇文章，读者将掌握如何在一个单词列表中找到两个指定单词之间的最短距离，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。
问题描述
力扣第243题"最短单词距离"描述如下：
给定一个字符串列表 wordsDict 和两个不同的字符串 word1 和 word2，返回列表中这两个单词之间的最短距离。
示例:
解题思路
方法一：双指针法
1. 初步分析：
• 我们可以使用双指针来记录 word1 和 word2 在字符串列表中的位置，并不断更新最短距离。
• 当我们遍历列表时，如果遇到 word1，则更新 word1 的位置；如果遇到 word2，则更新 word2 的位置。每次更新后，计算两个单词的位置差，维护最小距离。
2. 步骤：
• 初始化两个指针 index1 和 index2 为 -1，表示 word1 和 word2 的初始位置。
• 遍历 wordsDict，更新指针，当 word1 或 word2 出现时，计算它们之间的距离，并更新最小距离。
• 返回最小距离。
代码实现
def shortestDistance(wordsDict, word1, word2):
index1, index2 = -1, -1
min_distance = float('inf')
for i, word in enumerate(wordsDict):
if word == word1:
index1 = i
elif word == word2:
index2 = i
if index1 != -1 and index2 != -1:
min_distance = min(min_distance, abs(index1 - index2))
return min_distance
测试案例
wordsDict = ["practice", "makes", "perfect", "coding", "makes"]
print(shortestDistance(wordsDict, "coding", "practice")) # 输出: 3
print(shortestDistance(wordsDict, "makes", "coding")) # 输出: 1
复杂度分析
• 时间复杂度：O(n)，其中 n 是字符串列表的长度。我们遍历整个列表一次，因此时间复杂度是 O(n)。
• 空间复杂度：O(1)，只使用了常数级别的额外空间来存储指针和最小距离。
模拟面试问答
问题 1：你能描述一下如何解决这个问题的思路吗？
回答：我们可以使用双指针法来解决这个问题。通过遍历字符串列表，分别记录 word1 和 word2 的位置。每当我们遇到这两个单词时，就计算它们之间的距离并更新最小距离。这样只需要一次遍历就能找到两个单词之间的最短距离。
问题 2：为什么选择使用双指针法来解决这个问题？
回答：双指针法是一种简单且高效的方法。它能够在 O(n) 的时间复杂度下完成任务，而只需要维护两个指针和一个最小距离变量。这种方法避免了多次遍历列表或额外的空间消耗，是一种自然且有效的解决方案。
问题 3：你的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少？
回答：算法的时间复杂度是 O(n)，因为我们只遍历列表一次。空间复杂度是 O(1)，因为我们只使用了少量额外的指针变量和最小距离变量，不会随着输入的大小增长。
问题 4：在代码中如何处理边界情况？
回答：代码通过检查两个单词的初始位置是否被更新，确保在没有找到两个单词时不会错误地计算距离。对于输入列表为空或单词不在列表中的情况，代码会自然地处理，并返回合理的结果。
问题 5：你能解释一下双指针法在这个问题中的具体作用吗？
回答：双指针法通过分别记录 word1 和 word2 的位置，每次遇到这两个单词时，立即更新最小距离。通过维护两个指针，算法能够高效地在遍历列表的过程中同时比较两个单词的位置，并确保最短距离始终被更新。
问题 6：在代码中如何确保返回的结果是正确的？
回答：通过每次更新两个单词的位置，并计算它们之间的距离，确保返回的结果是当前最小的距离。代码通过遍历整个列表，确保所有可能的单词位置都被考虑到，并且结果总是最小的。
问题 7：你能举例说明在面试中如何回答优化问题吗？
回答：在面试中，如果被问到如何优化算法，我会首先分析当前算法的时间复杂度和空间复杂度。由于算法的时间复杂度已经是 O(n)，空间复杂度是 O(1)，这已经是最优的解决方案。可以讨论如何在极端情况下，如非常大的输入数据集，优化代码的可读性和简洁性。
问题 8：如何验证代码的正确性？
回答：通过编写详细的测试用例，涵盖各种可能的输入情况，如单词在列表中的不同位置、多个相同单词的情况等，确保每个测试用例的结果都符合预期。此外，可以通过手工推演单词位置的比较过程，验证代码逻辑的正确性。
问题 9：你能解释一下解决"最短单词距离"问题的重要性吗？
回答：解决"最短单词距离"问题展示了处理线性扫描和双指针问题的能力，尤其是在优化时间和空间复杂度方面。通过掌握这个问题的解决方法，可以提高对线性结构问题的理解，并为处理更复杂的双指针问题打下基础。
问题 10：在处理大数据集时，算法的性能如何？
回答：由于算法的时间复杂度为 O(n)，在处理大数据集时表现良好。即使数据量非常大，算法也能在一次遍历中找到两个单词之间的最短距离。空间复杂度为 O(1)，内存使用也非常少，适合处理大规模数据。
总结
本文详细解读了力扣第243题"最短单词距离"，通过使用双指针法高效地计算两个单词之间的最短距离，并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习，能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。