1. 题源:leetcode 每日一题2022.7.7
2. 描述:
在英语中,我们有一个叫做 词根(root) 的概念,可以词根后面添加其他一些词组成另一个较长的单词——我们称这个词为 继承词(successor)。例如,词根an,跟随着单词 other(其他),可以形成新的单词 another(另一个)。
现在,给定一个由许多词根组成的词典 dictionary 和一个用空格分隔单词形成的句子 sentence。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根,则用最短的词根替换它。
你需要输出替换之后的句子。
示例 1:
输入:dictionary = [“cat”,“bat”,“rat”], sentence = “the cattle was rattled by the battery” 输出:“the cat was rat by the bat” 示例 2:
输入:dictionary = [“a”,“b”,“c”], sentence = “aadsfasf absbs bbab cadsfafs” 输出:“a a b c”
提示:
1 <= dictionary.length <= 1000 1 <= dictionary[i].length <= 100 dictionary[i] 仅由小写字母组成。 1 <= sentence.length <= 10^6 sentence 仅由小写字母和空格组成。 sentence 中单词的总量在范围 [1, 1000] 内。 sentence 中每个单词的长度在范围 [1, 1000] 内。 sentence 中单词之间由一个空格隔开。 sentence 没有前导或尾随空格。
3. 思路分析
1.将字符串按空格分割成若干字符串 2.对分割的字符进行判断,如果和前缀匹配上则替换为前缀
4. 代码部分
class Solution {
public:
string replaceWords(vector<string>&dictionary , string sentence) {
string result="";
int j=0;
for(int i=0;i<sentence.size();i++){
if(sentence[i]==' '||i==sentence.size()-1){
if(i!=sentence.size()-1){
result+=replace(sentence.substr(j,i-j),dictionary);
result+=" ";
}
else{
result+=replace(sentence.substr(j,i+1-j),dictionary);
}
j=i+1;
}
}
return result;
}
string replace(string a,vector<string>& dictionary){
int k=INT_MAX;
string temp=a;
for(int i=0;i<dictionary.size();i++){
if(temp.find(dictionary[i])==0&&dictionary[i].size()<=k){
a=dictionary[i];
k=a.size();
}
}
return a;
}
};
5. 用字典树优化
上述代码实现出来时间复杂度太高,主要是判断字符子串和前缀是否存在匹配时用的是暴力法,这里其实有更好的匹配方法—字典树
5.1 字典树
字典树(前缀树)是一种特殊的多叉树,其结点设计与多叉树有所不同 。 其树结点如下:
struct Trie {
bool isEnd;
Trie *next[26];
} ;
Trie的结点结构中没有直接使用一个成员来保存结点值。而是使用字母映射表next,数组中保存了对当前结点而言下一个可能出现的字符 按照这种理解,我们可以完成字典树的以下几个操作
5.2 字典树的创建
struct Trie {
bool isEnd;
Trie *next[26];
} ;
Trie* creatTrie() {
Trie *node=new Trie;
for (int i = 0; i < 26; i++) {
node->next[i] =nullptr;
}
node->isEnd = false;
return node;
}
5.3 字典树的插入
void insert(string word,Trie* root) {
Trie *p=root;
for(auto i:word){
if(p->next[i-'a']==nullptr){
p->next[i-'a']=new Trie();
}
p=p->next[i-'a'];
}
p->isEnd=true;
}
5.3 字典树的其他操作
**理解了增加,也很容易理解删除和查找**
5.4优化后的代码为
class Solution {
public:
struct Trie {
bool isEnd;
Trie *next[26];
} ;
Trie* creatTrie() {
Trie *node=new Trie;
for (int i = 0; i < 26; i++) {
node->next[i] =nullptr;
}
node->isEnd = false;
return node;
}
void insert(string word,Trie* root) {
Trie *p=root;
for(auto i:word){
if(p->next[i-'a']==nullptr){
p->next[i-'a']=new Trie();
}
p=p->next[i-'a'];
}
p->isEnd=true;
}
string replaceWords(vector<string>&dictionary , string sentence) {
string result="";
int j=0;
Trie * root=creatTrie();
for( auto i:dictionary){
insert(i,root);
}
for(int i=0;i<sentence.size();i++){
if(sentence[i]==' '||i==sentence.size()-1){
if(i!=sentence.size()-1){
result+=replace(sentence.substr(j,i-j),root);
result+=" ";
}
else{
result+=replace(sentence.substr(j,i+1-j),root);
}
j=i+1;
}
}
return result;
}
string replace(string a,Trie *root){
Trie *p=root;
string b="";
for(auto i:a){
if(p->next[i-'a']!=nullptr){
b.push_back(i);
p=p->next[i-'a'];
if(p->isEnd==true) return b;
}
else return a;
}
return a;
}
};
5.4优化前后对比
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