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tags: ["LeetCode", "回溯", "字符串", "中等"]
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create time: 2026-05-17 11:00
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# 57-电话号码的字母组合
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## 题面
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> **LeetCode 17. Letter Combinations of a Phone Number**
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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。答案可以按 **任意顺序** 返回。
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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。
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2: "abc" 3: "def" 4: "ghi" 5: "jkl"
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6: "mno" 7: "pqrs" 8: "tuv" 9: "wxyz"
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**示例 1：**
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输入：digits = "23"
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输出：["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]
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**示例 2：**
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输入：digits = "2"
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输出：["a","b","c"]
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**提示：**
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- `1 <= digits.length <= 4`
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- `digits[i]` 是范围 `['2', '9']` 的一个数字。
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## 思路
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> [!question] 💡 思考
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假设输入是 `"23"`，你会怎么得到所有字母组合？
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直观做法：先固定 `'2' → "abc"` 中的一个字母，再固定 `'3' → "def"` 中的一个字母，拼成两位字符串。两层循环就能搞定：
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```go
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for _, a := range "abc" { // 第1层：选2对应的字母
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for _, b := range "def" { // 层：选3对应的字母
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result = append(result, string(a)+string(b))
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}
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}
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```
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但如果输入是 `"234"` 呢？需要三层嵌套……`"2345"` 就是四层……输入长度不固定，没法手写固定层数的循环。
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这时就该回溯算法登场了——用递归模拟任意深度的嵌套循环。
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> [!abstract] 🎯 核心洞察
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本题的决策树是一棵 **多叉树**，每层的分支数取决于当前数字对应几个字母：
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| 数字 | 对应字母 | 分支数 |
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|------|---------|--------|
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| 2 | a, b, c | 3 |
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| 3 | d, e, f | 3 |
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| 4 | g, h, i | 3 |
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| 5 | j, k, l | 3 |
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| 6 | m, n, o | 3 |
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| 7 | p, q, r, s | **4** |
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| 8 | t, u, v | 3 |
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| 9 | w, x, y, z | **4** |
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以 `digits = "23"` 为例，决策过程：
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先选 2 的字母(a/b/c)，再选 3 的字母(d/e/f) → 拼成结果
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每个数字是一个决策层，该层有若干候选字母可选，选完一层进入下一层，直到穷尽所有数字。
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### 回溯框架三要素
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回溯通用骨架在本题中的具体化：
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选择某数字对应的一个字母 → 递归处理下一个数字 → 换该数字的下一个字母
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维护一个 `path` 记录当前拼接的字母序列。与全排列不同，这里不需要 `used[]` ——因为每个数字只访问一次，按索引顺序推进即可。
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### 回溯决策树（以 `digits = "23"` 为例）
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```mermaid
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flowchart TD
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root["空 []"] --> A["选 a"]
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root --> B["选 b"]
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root --> C["选 c"]
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A --> AD["选 d<br/>✅"]
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A --> AE["选 e<br/>✅"]
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A --> AF["选 f<br/>✅"]
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B --> BD["选 d<br/>✅"]
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B --> BE["选 e<br/>✅"]
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B --> BF["选 f<br/>✅"]
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C --> CD["选 d<br/>✅"]
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C --> CE["选 e<br/>✅"]
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C --> CF["选 f<br/>✅"]
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classDef leaf fill:#90EE90,stroke:#228B22,color:#000;
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class AD,AE,AF,BD,BE,BF,CD,CE,CF leaf;
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```
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> [!note] 🔍 关键观察
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注意到这是一棵 **"逐层展开"** 的树——不像全排列那样每层都从全部元素中选，而是第 `i` 层只能选 `digits[i]` 对应的那些字母。一旦选完最后一层（深度等于 `digits` 长度），路径就是一条完整的答案。
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## 代码提示
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> [!abstract] 📝 回溯通用骨架
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```go
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var digitMap = map[byte]string{
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'2': "abc", '3': "def", '4': "ghi", '5': "jkl",
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'6': "mno", '7': "pqrs", '8': "tuv", '9': "wxyz",
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}
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var result []string
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var dfs func(path []byte)
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dfs = func(path []byte) {
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// Base case: 已选满 digits 的长度
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if len(path) == len(digits) {
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result = append(result, string(path))
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return
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}
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// 找出当前层（第 len(path) 个数字）的候选字母
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ch := digits[len(path)]
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for _, letter := range digitMap[ch] {
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path = append(path, byte(letter)) // 做选择（range string → rune，需转 byte）
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dfs(path) // 递归
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path = path[:len(path)-1] // 撤销选择
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}
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}
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// 边界：空输入直接返回空数组
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if digits == "" {
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return result
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}
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dfs(nil)
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return result
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> [!tip] 🔑 设计细节
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为什么 Base Case 是 `len(path) == len(digits)` 而不是传一个 `index` 参数？
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两种方式等价，但利用 `len(path)` 作为隐式索引更简洁——不需要额外传参，也不需要回退时改变 index。代价是每次用 `digits[len(path)]` 做一次切片访问，这在 Go 中是 O(1) 操作，毫无影响。
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## 技巧
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> [!tip] 🔑 核心模式
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本题属于 **"笛卡尔积"** 类型的回溯——每层独立选择，最终结果是各层候选集的乘积：
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| 问题类型 | 决策方式 | 代表题目 |
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|---------|---------|---------|
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| **字母组合** | 每层从**当前数字对应的字母集**中选 | LC 17（本题） |
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| **全排列** | 每层从**全部未用元素**中选 | LC 46 |
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| **子集** | 每层**选或不选** | LC 78 |
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> [!summary] 📋 笛卡尔积 vs 其他回溯
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```mermaid
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flowchart LR
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CART["笛卡尔积<br/>每层候选集不同<br/>如本题"]
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PERM["全排列<br/>每层从剩余中选<br/>需 used[]"]
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SUB["子集/组合<br/>每层从 start 往后选<br/>start 防回头"]
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CART -. "同属回溯范式" .-> PERM
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PERM -. "同属回溯范式" .-> SUB
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> [!danger] ⚠️ 一个易错边界条件
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**输入为空字符串 `""` 时应该返回 `[]` 而非 `[""]`！**
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这是面试中最容易翻车的地方。很多初学者看到 `len(path) == 0 == len("")` 就直接把空字符串加入了结果——但实际上空输入不应该产生任何有效组合。
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```go
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if digits == "" {
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return []string{}
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}
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```
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## 代码
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> [!success] ✅ 解法：回溯
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```go
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// letterCombinations 返回 digits 能表示的所有字母组合。
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//
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// 时间复杂度：O(4^k * k) — k 为 digits 长度，最多 4 个字母/位，拼接结果 O(k)
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// 空间复杂度：O(k) — 递归栈深度为 k，k ≤ 4
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func letterCombinations(digits string) []string {
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if digits == "" {
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return []string{}
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}
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digitMap := [10]string{
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"", "", "abc", "def", "ghi", "jkl", "mno", "pqrs", "tuv", "wxyz",
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|
}
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var result []string
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path := make([]byte, 0, len(digits))
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var dfs func()
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dfs = func() {
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if len(path) == len(digits) {
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result = append(result, string(path))
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return
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}
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// 取出当前层对应数字的字母集合
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letters := digitMap[digits[len(path)]-'0']
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for i := 0; i < len(letters); i++ {
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path = append(path, letters[i]) // 做选择
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dfs() // 递归进入下一层
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path = path[:len(path)-1] // 撤销选择
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}
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}
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dfs()
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return result
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}
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```
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> [!success] ✅ 单元测试
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```go
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import (
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"slices"
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"testing"
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)
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func TestLetterCombinations(t *testing.T) {
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tests := []struct {
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name string
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input string
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expect []string
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}{
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{name: "示例1", input: "23", expect: []string{"ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"}},
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|
{name: "示例2", input: "2", expect: []string{"a", "b", "c"}},
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|
{name: "单字符7", input: "7", expect: []string{"p", "q", "r", "s"}},
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|
{name: "含空串", input: "", expect: []string{}},
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|
|
{name: "双7", input: "77", expect: []string{"pp", "pq", "pr", "ps", "qp", "qq", "qr", "qs", "rp", "rq", "rr", "rs", "sp", "sq", "sr", "ss"}},
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|
}
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for _, tt := range tests {
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t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
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got := letterCombinations(tt.input)
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slices.Sort(got)
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slices.Sort(tt.expect)
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if !slices.Equal(got, tt.expect) {
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t.Errorf("letterCombinations(%q) = %v; want %v", tt.input, got, tt.expect)
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|
}
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|
|
})
|
|||
|
|
}
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|
|
}
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```
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## 总结
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> [!summary] 📋 本章要点回顾
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> 电话号码的字母组合是回溯中 **"笛卡尔积型"** 的代表题：
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> 1. **决策特征鲜明**——每层的选择集由当前数字决定，不同于排列的全量选择和子集的选/不选
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> 2. **实现最简回溯**——无需 `used[]`、无需 `start`，一个 `path` 走天下
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> 3. **边界处理关键**——空输入必须特判，否则会得到错误的 `[""]`
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> 4. **复杂度清晰**——4 叉为上限，`k ≤ 4` 的约束下枚举规模极小
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> **口诀**：不进不出只改不回，选了加，回去退，每层候选看数字。
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> [!example] 🔀 关联变体题
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- **[[回溯/55-全排列]]** — 每层从全部未用元素中选，需 `used[]`
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- **[[回溯/56-子集]]** — 二叉决策树，选或不选
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- **LeetCode 980. Unique Paths III** — 带障碍和步数约束的回溯探索
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- **LeetCode 22. Generate Parentheses** — 另一种笛卡尔积变形（状态受限的逐位构造）
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