今天要分享的是一道来自LinkedIn的面试题目——Mapping Words from Phone Number。
Problem: Mapping Words from Phone Number
Given a phone number represented as a string of digits, determine which words from a given list of known words can be formed using the phone number. The mapping of digits to letters is based on a traditional phone keypad, where '2' corresponds to "abc," '3' corresponds to "def," and so on. Return the list of matching words. Assume that the phone number will not contain the digits '0' or '1', as these do not correspond to any letters.
题目要求：给定一个电话号码字符串，确定给定的已知单词列表中哪些单词可以通过电话号码形成。数字到字母的映射基于传统的电话按键布局，例如'2'对应“abc”，'3'对应“def”等。返回匹配的单词列表。假设电话号码不包含数字'0'或'1'，因为这些数字没有对应的字母。
在面试刚开始时，候选人首先询问了一些与题目相关的细节，以便更好地理解问题的边界。
候选人："这道题目给定的电话号码中，可以假设所有数字都是有效的，对吧？也就是说，不会包含数字0或1，因为这些数字在电话键盘上没有对应的字母。"
面试官："没错，这个假设是合理的。如果电话号码包含0或1，你可以直接返回一个空的结果。"
候选人点头表示理解，并继续提出了一些可能的边界情况。
候选人："那么，如果输入的电话号码长度和已知单词的长度不匹配，我们是否可以立刻跳过这些单词的检查？"
面试官："可以的，如果长度不一致，就不用再进行进一步的匹配了。"
在问题澄清后，候选人对解题思路有了初步的设想，并开始向面试官解释自己的想法。
候选人："我打算将解题步骤分为三个部分。首先，我需要创建一个映射表，将每个数字对应到字母列表。例如，2对应'abc'，3对应'def'等等。这可以帮助我将电话号码转化为潜在的字母组合。接下来，我会遍历给定的KNOWN_WORDS列表中的每个单词，并检查每个字母是否能够根据电话按键映射匹配电话号码的数字序列。最后，如果匹配成功，我会将这些单词添加到输出列表中。"
面试官对此表示认可，并进一步探讨了算法的具体实现。
面试官："如果在处理过程中，遇到一个字母无法匹配相应的数字，你会怎么做？"
候选人："我会立即跳出循环并继续检查下一个单词。这种做法可以避免不必要的比较，从而提高算法的效率。"
当面试官继续询问是否有更好的优化方案时，候选人显得胸有成竹。
候选人："我认为可以预处理已知单词的数字表示，并将这些表示存储在一个字典里。这样一来，当输入电话号码时，我只需检查字典中是否存在对应的数字表示，而不需要重新计算。这不仅减少了每次遍历的计算量，也提高了整体效率。"
面试官对这一优化思路表现出了浓厚的兴趣，并询问候选人如何具体实现这个字典的构建。
候选人："为了构建这个字典，我需要将字母到数字的映射反转，即创建一个字母到数字的映射表。然后，我会遍历KNOWN_WORDS中的每个单词，将每个字母转换为对应的数字，从而得到单词的数字表示。接着，我将这些数字表示作为键，单词作为值，存储在字典中。这种预处理可以极大地加速查询过程。"
面试官对此表示肯定，并进一步引导候选人分析算法的复杂度。
候选人："原始算法的时间复杂度是O(mn)，其中m是KNOWN_WORDS的长度，n是平均单词长度。如果使用预处理字典，构建字典的时间复杂度是O(mn)，但每次查询的复杂度可以降到O(1)。这样一来，整体复杂度大约是O(mn + q)，其中q是查询的次数。空间复杂度主要取决于字典的大小，这也大约是O(mn)。"
面试官对这些分析结果表示满意，并随即问了一些与候选人过去项目经验相关的问题。
面试官："你在实际项目中是否遇到过需要这种预处理技术的场景？"
候选人："是的，我在之前的一个项目中处理了大量用户数据，查询频率非常高。为了提高系统的响应速度，我们提前构建了索引结构，以便加快数据检索。类似于今天的优化，我们预先处理了数据的映射关系，从而极大地减少了查询时的计算量。"
整个面试过程流畅地涵盖了题目的澄清、算法的讨论与优化，候选人还分享了在实际应用中如何借助预处理技术来解决复杂问题。
通过csoahelp的辅助，候选人几近完美的回答了以上问题。
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