算法题解记录-2452距离字典两次编辑以内的单词

LeetCode 118 / 2452 距离字典两次编辑以内的单词

题目描述

给你两个字符串数组 queries 和 dictionary，数组中所有单词都只包含小写英文字母，且长度都相同。

一次编辑操作定义为：将单词中的任意一个字母修改为另一个字母。

请你从 queries 中找出所有这样的单词：它们可以在不超过两次编辑 操作内，变成 dictionary 中的某个单词。

返回结果列表，顺序需与 queries 中的顺序一致。

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示例

示例 1

输入：
queries = ["word","note","ants","wood"]
dictionary = ["wood","joke","moat"]

输出：["word","note","wood"]

解释：
- "word" → 将 'r' 改为 'o'，得到 "wood"（1 次编辑）
- "note" → 将 'n' 改为 'j'，将 't' 改为 'k'，得到 "joke"（2 次编辑）
- "ants" → 无法在 2 次内得到 dictionary 中的单词
- "wood" → 已经是 dictionary 中的单词（0 次编辑）

示例 2

输入：
queries = ["yes"]
dictionary = ["not"]

输出：[]

解释：
"yes" 无法在 2 次编辑内变成 "not"

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解题思路

这道题的核心在于判断两个单词是否可以在两次编辑内相等。

1. 问题拆解

我们可以将问题分解为三个层次：

• 最底层 ：判断两个单词是否能通过 ≤ 2 次编辑相等（canTransform）
• 中间层 ：判断一个单词是否能通过 ≤ 2 次编辑变成字典中任意一个单词 （isWordValid）
• 最外层 ：遍历 queries，收集所有符合条件的单词

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2. 判断两个单词是否能在两次编辑内相等

因为所有单词长度相同，我们只需逐位比较：

• 初始化 diffCount = 0
• 遍历两个单词的每一位
• 如果对应位置字符不同，则 diffCount++
• 如果 diffCount > 2，返回 false
• 遍历结束后返回 true

这个方法时间复杂度为 O(n)，n 为单词长度。

private boolean canTransform(String s1, String s2) {
    int diff = 0;
    for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {
        if (s1.charAt(i) != s2.charAt(i)) {
            diff++;
            if (diff > 2) {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}

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3. 判断一个单词是否与字典中任意单词匹配

遍历字典中的每个单词，调用 canTransform：

private boolean isWordValid(String word, String[] dictionary) {
    for (String dictWord : dictionary) {
        if (canTransform(word, dictWord)) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

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4. 主流程

遍历 queries，对每个单词调用 isWordValid，如果为 true 则加入结果列表。

public List<String> twoEditWords(String[] queries, String[] dictionary) {
    List<String> res = new ArrayList<>();
    for (String q : queries) {
        if (isWordValid(q, dictionary)) {
            res.add(q);
        }
    }
    return res;
}

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复杂度分析

• 时间复杂度：O(q × d × n)，其中：
  • q = queries 的长度
  • d = dictionary 的长度
  • n = 单词长度
• 空间复杂度：O(1)，除了结果列表外，只使用了常数空间

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总结

这道题属于典型的"模拟 + 逐位比较"类问题，逻辑清晰，适合作为字符串基础练习。关键在于理解"两次编辑"的限制，并将其转化为逐位差异计数的思路。

如果你有更好的解法（比如使用字典树优化），也欢迎在评论区交流！

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