本文关键词：LeetCode，力扣，算法，算法题，字符串，并查集，刷题群
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/similar-string-groups/
题目描述
如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。
例如，对于 ["tars", "rats", "arts", "star"] 这四个字符串而言：
- "tars" 和 "rats" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； "rats" 和 "arts" 也是相似的。
- 但是 "star" 不与 ["tars"，"rats"，"arts"] 中的任意一个相似，因为无法通过交换 star 中的两个不同位置字母得到三者的任意一个。
总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{"tars", "rats", "arts"} 和 {"star"}。注意，"tars" 和 "arts" 是在同一组中，即使它们并不相似。形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。
给你一个字符串列表 strs 。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。请问 strs 中有多少个 相似字符串组？
示例：
输入：strs = ["tars","rats","arts","star"] 输出：2 解释：如题目上文所解释，可以分为 {"tars", "rats", "arts"} 和 {"star"} 两个相似字符串组。
解题思路
并查集
今天的题目的中文题意比较模糊，我看了很久才明白相似字符串组的含义。即相似字符串组中的每个字符串都有另外至少一个字符串和它相似。比如对于 {"tars", "rats", "arts"} 这个相似字符串组而言，相似关系是 "tars" <=> "rats" <=> "arts"。
两个字符串相似的含义是能够通过交换两个字符的位置，得到另外一个字符串。判断两个字符串相似的时间的复杂度是 O(N)，因为把所有位置遍历一次，统计两个字符串的对应位置有多少不等即可。
明白了题意之后，做法也就呼之欲出了：把每个字符串当做图中的一个节点，如果两个字符串相似，那么它们之间就有一条边。图中的每个连通区域是一个相似字符串组。问：图中有多少个不连通的区域？
很显然，图的连通性问题可以用「并查集」去做。然后套「并查集」的模板就可以了。
这也是我之前说的：“在明白题目考察什么之后，剩下的就是套模板”。
和今天题目非常类似的题目是「1579. 保证图可完全遍历」，我前几天的文章已经详细分析过了，两者都是考察图中有多少个连通区域，都是直接使用并查集模板。
代码
每个字符串都是一个节点，我们需要分析每两个节点之间是否相似，如果相似就添加一条边，使用并查集，看最终有多少个连通区域。
代码思路：
1、 两重for循环，实现对节点之间两两组合，判断两个节点是否相似；
2、 判断相似的方法是：两个字符串的对应位置中只有0个或者2个不同；
3、 如果两个字符串相似则使用并查集，将此两个节点之间连通上一条边；
4、 统计最终并查集中有多少个不同的连通区域，即为所求；
使用Python2 写的代码如下。
class Solution(object):
def numSimilarGroups(self, strs):
"""
:type strs: List[str]
:rtype: int
"""
N = len(strs)
dsu = DSU(N)
for i in range(N):
for j in range(i + 1, N):
if self.isSimilar(strs[i], strs[j]):
dsu.union(i, j)
return dsu.regions()
def isSimilar(self, str1, str2):
count = 0
for i in range(len(str1)):
if str1[i] != str2[i]:
count += 1
return count == 2 or count == 0
class DSU:
def __init__(self, N):
self.par_ = range(N + 1)
self.regions_ = N
def find(self, x):
if x != self.par_[x]:
self.par_[x] = self.find(self.par_[x])
return self.par_[x]
def union(self, x, y):
px = self.find(x)
py = self.find(y)
if px == py:
return
self.par_[px] = py
self.regions_ -= 1
def regions(self):
return self.regions_
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
刷题心得
今天的题目考察并查集，仍然是可以直接套模板。本周已经连续考察了多个并查集问题，相信大家已经掌握了模板。昨天有群友说，感谢每日一题连续这么多次都是并查集题目，他现在已经能够背下来模板了。这也是大家的算法成长过程。刷题一定要坚持呀！
力扣题目一般是单一考点，即每个题目只考察一个知识点。因此做每个题目时，有一半的工作量是在思考这个题目在考察什么，剩下的一半工作量就是在套模板。把题目抽象成具体考察点的能力需要我们经常练习，也是靠多刷题来获得，当然啦，多看看负雪明烛的解题思路，也会对大家很有帮助的！
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