LeetCode 每日一题笔记
0. 前言
- 日期：2026.04.22
- 题目：2452. 距离字典两次编辑以内的单词
- 难度：中等
- 标签：数组、字符串、字典树
1. 题目理解
问题描述 ：
给你两个字符串数组 queries 和 dictionary，所有单词均为小写字母且长度相同。一次编辑指将单词中任意一个字母修改为其他字母。返回 queries 中，与 dictionary 中任意单词的编辑距离不超过 2 的单词列表，顺序与原 queries 保持一致。
示例：
输入：
queries = ["word","note","ants","wood"], dictionary = ["wood","joke","moat"]输出：
["word","note","wood"]解释：
- "word" 修改 1 次可得到 "wood"；
- "note" 修改 2 次可得到 "joke"；
- "ants" 无法在 2 次编辑内匹配字典中的单词；
- "wood" 无需修改即可匹配字典中的单词。
2. 解题思路
核心观察
- 题目中的"编辑距离"仅包含字符替换，不考虑插入/删除，且所有单词长度相同；
- 对每个
query，只需找到字典中任意一个单词，两者的不同字符数 ≤ 2，即可将该query加入结果； - 可直接暴力比较，对每个
query和字典单词逐位统计差异字符数，差异超过 2 时提前终止比较。
算法步骤
- 初始化结果列表；
- 遍历
queries中的每个单词q； - 对每个
q，遍历dictionary中的每个单词dic：- 逐位比较
q和dic，统计差异字符数； - 若差异字符数 > 2，提前终止当前
dic的比较； - 若存在任意
dic使差异字符数 ≤ 2，将q加入结果列表并跳出字典循环；
- 逐位比较
- 遍历完成后返回结果列表。
3. 代码实现
java
package lc2452;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
class Solution {
public List<String> twoEditWords(String[] queries, String[] dictionary) {
List<String> ans = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < queries.length; i++) {
for (String dic: dictionary){
int count = 0;
for (int j = 0; j < queries[i].length(); j++) {
if (queries[i].charAt(j) != dic.charAt(j)){
count++;
}
if (count > 2){
break;
}
}
if (count <= 2){ ans.add(queries[i]);break;}
}
}
return ans;
}
}4. 代码优化说明
优化点1：哈希表预处理（无重复字典词时可选）
将字典单词存入哈希集合，对每个 query 生成所有 0/1/2 次编辑的变体，检查是否存在于集合中，适用于字典较大的场景（但生成变体的复杂度较高，需权衡）。
优化点2：字典树（Trie）优化
构建字典树存储所有字典单词，对每个 query 进行深度优先搜索，限制编辑次数 ≤ 2，适用于字典规模较大的场景，可减少重复字符比较。
优化点3：提前终止
原代码已实现差异字符数 > 2 时提前终止当前字典词的比较，避免不必要的遍历，是暴力解法中效率较高的实现。
5. 复杂度分析
-
时间复杂度 ：O(Q×D×L)O(Q \times D \times L)O(Q×D×L)
- QQQ：
queries的长度； - DDD：
dictionary的长度； - LLL：单词的平均长度；
- 最坏情况下，每个
query需与所有字典词比较，每个比较遍历整个单词长度。
- QQQ：
-
空间复杂度 ：O(1)O(1)O(1)（不包含结果列表的额外空间）
- 仅使用常量级临时变量存储差异计数，无额外数据结构开销。
6. 总结
- 核心思路是暴力比较 + 提前终止，利用题目限制（仅替换编辑、长度相同）简化问题；
- 关键技巧：差异字符数超过 2 时立即终止当前字典词的比较，避免冗余计算；
- 对于中等规模的输入，暴力解法已足够高效；大规模场景可考虑字典树或哈希变体优化。
关键点回顾
- 题目中的"编辑距离"仅包含字符替换，无需考虑插入/删除；
- 差异字符数统计可提前终止，大幅减少比较次数；
- 结果列表需保持与
queries原顺序一致，不可排序后返回。