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一、题目内容

二、解题思路

三、代码

一、题目内容

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。

给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。

示例:

输入："23"

输出：["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].

说明:

尽管上面的答案是按字典序排列的，但是你可以任意选择答案输出的顺序。

二、解题思路

每次记录上一个字符组合（prefix）和当前的字符（suffix）所代表的字符组合即可。

三、代码

[code]class Solution(object):
def letterCombinations(self, digits):
"""
:type digits: str
:rtype: List[str]
"""
nums = {
'2': ['a', 'b', 'c'],
'3': ['d', 'e', 'f'],
'4': ['g', 'h', 'i'],
'5': ['j', 'k', 'l'],
'6': ['m', 'n', 'o'],
'7': ['p', 'q', 'r', 's'],
'8': ['t', 'u', 'v'],
'9': ['w', 'x', 'y', 'z'],
}
ans = ['']
if digits == '':
ans = []
return ans
ans2 = []
for num in digits:
if len(ans2) != 0:
ans = ans2
ans2 = []
for pre in ans:
for suf in nums[num]:
ans2.append(pre+suf)
return ans2

if __name__ == '__main__':
test = "234"
s = Solution()
ans = s.letterCombinations(test)
print(ans)

 

悲恋花丶无心之人 CSDN认证博客专家 TensorFlow 深度学习 神经网络 计算机视觉在读研究生，熟悉Pytorch，MXNet，TensorFlow，Keras等深度学习框架，主要涉及的领域有目标检测，语义分割，超分辨率重建，行人重识别等。