What is the optimal approach for solving the "Naming a Company" problem?

The optimal approach involves scanning through the list of names and using a hash table to track valid name combinations formed by swapping prefixes. This ensures efficient validation.

What is the primary pattern in the "Naming a Company" problem?

The primary pattern involves array scanning combined with hash lookup to validate name combinations formed by swapping prefixes.

How can I optimize the solution for larger input sizes?

For larger inputs, optimize the hash table usage to minimize redundant checks and carefully manage space complexity to handle more combinations efficiently.

How do I handle duplicate names when forming new company names?

Ensure to filter out combinations that result in the same names as those in the original list, which would be considered invalid.

What edge cases should I consider in this problem?

Key edge cases include identical names after swapping prefixes and ensuring no invalid names are counted when formed by already existing names.

#2306

Hard

auto_awesome数组·哈希·扫描

LeetCode 题解工作台

公司命名

给你一个字符串数组 ideas 表示在公司命名过程中使用的名字列表。公司命名流程如下：从 ideas 中选择 2 个不同名字，称为 idea A 和 idea B 。交换 idea A 和 idea B 的首字母。如果得到的两个新名字都不在 ideas 中，那么 idea A idea…

数组哈希表字符串位运算枚举

题目描述

给你一个字符串数组 ideas 表示在公司命名过程中使用的名字列表。公司命名流程如下：

从 ideas 中选择 2 个不同名字，称为 idea_A 和 idea_B 。
交换 idea_A 和 idea_B 的首字母。
如果得到的两个新名字都不在 ideas 中，那么 idea_A idea_B（串联 idea_A 和 idea_B ，中间用一个空格分隔）是一个有效的公司名字。
否则，不是一个有效的名字。

返回不同且有效的公司名字的数目。

示例 1：

输入：ideas = ["coffee","donuts","time","toffee"]
输出：6
解释：下面列出一些有效的选择方案：
- ("coffee", "donuts")：对应的公司名字是 "doffee conuts" 。
- ("donuts", "coffee")：对应的公司名字是 "conuts doffee" 。
- ("donuts", "time")：对应的公司名字是 "tonuts dime" 。
- ("donuts", "toffee")：对应的公司名字是 "tonuts doffee" 。
- ("time", "donuts")：对应的公司名字是 "dime tonuts" 。
- ("toffee", "donuts")：对应的公司名字是 "doffee tonuts" 。
因此，总共有 6 个不同的公司名字。

下面列出一些无效的选择方案：
- ("coffee", "time")：在原数组中存在交换后形成的名字 "toffee" 。
- ("time", "toffee")：在原数组中存在交换后形成的两个名字。
- ("coffee", "toffee")：在原数组中存在交换后形成的两个名字。

示例 2：

输入：ideas = ["lack","back"]
输出：0
解释：不存在有效的选择方案。因此，返回 0 。

提示：

2 <= ideas.length <= 5 * 10⁴
1 <= ideas[i].length <= 10
ideas[i] 由小写英文字母组成
ideas 中的所有字符串 互不相同

lightbulb

解题思路

方法一：枚举计数

我们定义 $f[i][j]$ 表示 $\textit{ideas}$ 中以第 $i$ 个字母开头，替换为第 $j$ 个字母后，不在 $\textit{ideas}$ 中的字符串的个数。初始时 $f[i][j] = 0$ 。另外，用一个哈希表 $s$ 记录 $\textit{ideas}$ 中的字符串，方便我们快速判断某个字符串是否在 $\textit{ideas}$ 中。

接下来，我们遍历 $\textit{ideas}$ 中字符串，对于当前遍历到的字符串 $v$ ，我们枚举替换后的第一个字母 $j$ ，如果 $v$ 替换后的字符串不在 $\textit{ideas}$ 中，那么我们就更新 $f[i][j] = f[i][j] + 1$ 。

最后，我们再次遍历 $\textit{ideas}$ 中字符串，对于当前遍历到的字符串 $v$ ，我们枚举替换后的第一个字母 $j$ ，如果 $v$ 替换后的字符串不在 $\textit{ideas}$ 中，那么我们就更新答案 $\textit{ans} = \textit{ans} + f[j][i]$ 。

最终答案即为 $\textit{ans}$ 。

时间复杂度 $O(n \times m \times |\Sigma|)$ ，空间复杂度 $O(|\Sigma|^2)$ 。其中 $n$ 和 $m$ 分别是 $\textit{ideas}$ 中字符串的个数和字符串的最大长度，而 $|\Sigma|$ 是字符串中出现的字符集，本题中 $|\Sigma| \leq 26$ 。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

class Solution:
    def distinctNames(self, ideas: List[str]) -> int:
        s = set(ideas)
        f = [[0] * 26 for _ in range(26)]
        for v in ideas:
            i = ord(v[0]) - ord('a')
            t = list(v)
            for j in range(26):
                t[0] = chr(ord('a') + j)
                if ''.join(t) not in s:
                    f[i][j] += 1
        ans = 0
        for v in ideas:
            i = ord(v[0]) - ord('a')
            t = list(v)
            for j in range(26):
                t[0] = chr(ord('a') + j)
                if ''.join(t) not in s:
                    ans += f[j][i]
        return ans

speed

复杂度分析

指标	值
时间	Depends on the final approach
空间	Depends on the final approach

psychology

面试官常问的追问

外企场景

question_mark
The candidate demonstrates understanding of hash table operations and can apply them to solve array-related problems efficiently.
question_mark
The candidate identifies key edge cases, such as ensuring valid name combinations and avoiding duplicates.
question_mark
The candidate suggests optimizations based on the size of the input and efficiently handles larger datasets.

warning

常见陷阱

外企场景

error
Forgetting to filter out invalid pairs that are formed by identical swapped names.
error
Not handling edge cases where the name formed by swapping already exists in the original list.
error
Overcomplicating the solution or using nested loops inefficiently instead of hash lookups.

swap_horiz

进阶变体

外企场景

arrow_right_alt
Consider solving this problem by optimizing the space complexity with a more compact representation of name prefixes.
arrow_right_alt
Explore an approach that minimizes redundant checks when evaluating pairs with common prefix letters.
arrow_right_alt
Modify the problem to allow case sensitivity or additional string modifications, such as swapping middle characters.

help

常见问题

外企场景

继续练习

#2135 统计追加字母可以获得的单词数 #2506 统计相似字符串对的数目 #2564 子字符串异或查询