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class Solution:
def areSentencesSimilar(self, sentence1: List[str], sentence2: List[str], similarPairs: List[List[str]]) -> bool:
if len(sentence1) != len(sentence2):
return False
pairs = [[s1,s2] for s1,s2 in zip(sentence1,sentence2)]
for pair in pairs:
if (pair[0] == pair[1]) or (pair in similarPairs) or ([pair[1],pair[0]] in similarPairs):
pass
else:
return False
return True
Explain
该题解的思路是先判断两个句子的长度是否相等，如果不等则直接返回 False。然后将两个句子中对应位置的单词组成一个pair，遍历所有pairs，对于每个pair，如果两个单词相同，或者该pair在similarPairs中，或者该pair颠倒顺序后在similarPairs中，则认为该pair是similar的。如果所有pairs都满足上述条件，则返回 True，否则返回 False。
时间复杂度: O(nm)
空间复杂度: O(n)
class Solution:
def areSentencesSimilar(self, sentence1: List[str], sentence2: List[str], similarPairs: List[List[str]]) -> bool:
# 判断两个句子的长度是否相等，如果不等则直接返回 False
if len(sentence1) != len(sentence2):
return False
# 将两个句子中对应位置的单词组成一个 pair
pairs = [[s1,s2] for s1,s2 in zip(sentence1,sentence2)]
# 遍历所有 pairs
for pair in pairs:
# 如果两个单词相同，或者该 pair 在 similarPairs 中，或者该 pair 颠倒顺序后在 similarPairs 中，则认为该 pair 是 similar 的
if (pair[0] == pair[1]) or (pair in similarPairs) or ([pair[1],pair[0]] in similarPairs):
pass
else:
return False
return True
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在逻辑实现中，similarPairs中的重复元素对不会影响算法的结果。算法检查每个单词对是否存在于similarPairs中，重复的元素对只是增加了存储空间的使用，但不会影响结果的正确性。如果对性能和空间有较高要求，可以在处理前将similarPairs转换为一个集合（set），这样可以自动去除重复项，同时查找效率更高。
选择在遍历pairs时进行检查的简单性和直接性是一个因素。尽管使用更高效的数据结构（如集合或哈希表）可以提高查找效率，但这会增加代码的复杂性和额外的预处理时间。在数据量不大时，直接遍历和检查可能在性能上足够高效。然而，对于大数据量或高效率要求的情况，确实推荐使用集合或哈希表来存储和快速检查similarPairs。
算法的实现确实暗示了similarPairs应该包含所有可能的顺序，以确保无论单词对的顺序如何，都能正确判断其相似性。在实际应用中，这意味着如果一个单词对被认为是相似的，那么其颠倒顺序的对也应该被包含在similarPairs中。这样可以避免在运行时重复检查两种顺序，提高效率。
这种方法的确会导致提前退出，但这是算法设计的意图。算法的目标是判断两个句子是否完全相似，即所有对应的单词对都必须是相似的。如果任一对单词不符合相似性要求，整个句子就不可能完全相似，因此提前退出是合适的，这样可以避免不必要的进一步检查，提高算法效率。