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# LeetCode 第 642 号问题：设计一个搜索自动完成系统
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> 本文首发于公众号「五分钟学算法」，是[图解 LeetCode ](<https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation>)系列文章之一。
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> 个人网站：[https://www.cxyxiaowu.com](https://www.cxyxiaowu.com)
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题目来源于 LeetCode 上第 642 号问题：设计一个搜索自动完成系统。题目难度为 Hard，目前通过率为 37.8% 。
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### 题目描述
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为搜索引擎设计一个搜索自动完成系统。用户可以输入一个句子(至少一个单词，并以一个特殊的字符'#'结尾)。对于除'#'之外的每个字符，您需要返回与已输入的句子部分前缀相同的前3个历史热门句子。具体规则如下:
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一个句子的热度定义为用户输入完全相同句子的次数。
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返回的前3个热门句子应该按照热门程度排序(第一个是最热的)。如果几个句子的热度相同，则需要使用ascii代码顺序(先显示较小的一个)。
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如果少于3个热门句子，那么就尽可能多地返回。
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当输入是一个特殊字符时，它意味着句子结束，在这种情况下，您需要返回一个空列表。
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您的工作是实现以下功能:
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构造函数:
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AutocompleteSystem(String[] sentence, int[] times):这是构造函数。输入是历史数据。句子是由之前输入的句子组成的字符串数组。Times是输入一个句子的相应次数。您的系统应该记录这些历史数据。
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现在，用户想要输入一个新句子。下面的函数将提供用户类型的下一个字符:
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List<String> input(char c):输入c是用户输入的下一个字符。字符只能是小写字母(“a”到“z”)、空格(“”)或特殊字符(“#”)。另外，前面输入的句子应该记录在系统中。输出将是前3个历史热门句子，它们的前缀与已经输入的句子部分相同。
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例子:
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操作:AutocompleteSystem(["i love you"， "island"，"ironman"， "i love leetcode"]， [5,3,2,2])
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系统已经追踪到以下句子及其对应的时间:
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"i love you" : 5 times
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"island" : 3 times
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"ironman" : 2 times
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"i love leetcode" : 2 times
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现在，用户开始另一个搜索:
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操作:输入(“i”)
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输出:["i love you"， "island"，"i love leetcode"]
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解释:
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有四个句子有前缀“i”。其中，《ironman》和《i love leetcode》有着相同的热度。既然“ ” ASCII码为32，“r”ASCII码为114，那么“i love leetcode”应该在“ironman”前面。此外，我们只需要输出前3个热门句子，所以“ironman”将被忽略。
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操作:输入(' ')
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输出:[“i love you”，“i love leetcode”]
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解释:
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只有两个句子有前缀“i”。
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操作:输入(' a ')
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输出:[]
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解释:
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没有以“i a”为前缀的句子。
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操作:输入(“#”)
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输出:[]
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解释:
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用户完成输入后，在系统中将句子“i a”保存为历史句。下面的输入将被计算为新的搜索。
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注意:
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输入的句子总是以字母开头，以“#”结尾，两个单词之间只有一个空格。
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要搜索的完整句子不会超过100个。包括历史数据在内的每句话的长度不会超过100句。
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在编写测试用例时，即使是字符输入，也请使用双引号而不是单引号。
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请记住重置在AutocompleteSystem类中声明的类变量，因为静态/类变量是跨多个测试用例持久化的。详情请点击这里。
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### 题目解析
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设计一个搜索自动补全系统，它需要包含如下两个方法：
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#### 构造方法：
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AutocompleteSystem(String[] sentences, int[] times): 输入句子sentences，及其出现次数times
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#### 输入方法：
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List<String> input(char c): 输入字符c可以是26个小写英文字母，也可以是空格，以'#'结尾。返回输入字符前缀对应频率最高的至多3个句子，频率相等时按字典序排列。
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### 思路解析：
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核心点：Trie（字典树）
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利用字典树记录所有出现过的句子集合，利用字典保存每个句子出现的次数。
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#### 解题思路
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题目的要求是补全的句子是按之前出现的频率排列的，高频率的出现在最上面，如果频率相同，就按字母顺序来显示。
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频率 这种要求很容易想到 堆、优先队列、树、Map等知识点，这里涉及到 字典 与 树，那肯定使用 字典树 能解决。
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所以首先构造 Trie 的 trieNode 结构以及 insert 方法，构造完 trieNode 类后，再构造一个树的根节点。
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由于每次都要输入一个字符，我们可以用一个私有的 Node：curNode 来追踪当前的节点。
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curNode 初始化为 root ，在每次输入完一个句子时，即输入的字符为‘#’时，我们需要将其置为root。
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同时还需要一个 string 类型 stn 来表示当前的搜索的句子。
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每输入一个字符，首先检查是不是结尾标识“#”，如果是的话，将当前句子加入trie树，重置相关变量，返回空数组。
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* 如不是，检查当前 TrieNode 对应的 child 是否含有 c 的对应节点。如果没有，将 curNode 置为 NULL 并且返回空数组。
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* 若存在，将curNode 更新为c对应的节点，并且对curNode进行dfs。
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dfs 时，我们首先检查当前是不是一个完整的句子，如果是，将句子与其次数同时加入 priority_queue 中，然后对其 child 中可能存在的子节点进行 dfs 。
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进行完 dfs 后，只需要取出前三个，需要注意的是，可能可选择的结果不满3个，所以要在 while 中多加入检测 q 为空的条件语句。
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最后要将 q 中的所有元素都弹出。
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### 动画描述
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动画是使用 AE 制作，体积比较大，有 32 M，无法使用GIF播放，因此采取视频播放形式，手机党慎点：）
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感谢 **Jun Chen** 大佬提供动画技术支持，笔芯。
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https://v.qq.com/x/page/m08267nr4fv.html
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### 代码实现
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#### C++
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```
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class TrieNode{
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public:
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string str;
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int cnt;
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unordered_map<char, TrieNode*> child;
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TrieNode(): str(""), cnt(0){};
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};
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struct cmp{
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bool operator() (const pair<string, int> &p1, const pair<string, int> &p2){
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return p1.second < p2.second || (p1.second == p2.second && p1.first > p2.first);
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}
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};
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class AutocompleteSystem {
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public:
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AutocompleteSystem(vector<string> sentences, vector<int> times) {
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root = new TrieNode();
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for(int i = 0; i < sentences.size(); i++){
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insert(sentences[i], times[i]);
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}
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curNode = root;
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stn = "";
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}
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vector<string> input(char c) {
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if(c == '#'){
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insert(stn, 1);
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stn.clear();
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curNode = root;
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return {};
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}
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stn.push_back(c);
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if(curNode && curNode->child.count(c)){
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curNode = curNode->child[c];
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}else{
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curNode = NULL;
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return {};
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}
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dfs(curNode);
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vector<string> ret;
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int n = 3;
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while(n > 0 && !q.empty()){
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ret.push_back(q.top().first);
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q.pop();
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n--;
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}
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while(!q.empty()) q.pop();
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return ret;
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}
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void dfs(TrieNode* n){
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if(n->str != ""){
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q.push({n->str, n->cnt});
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}
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for(auto p : n->child){
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dfs(p.second);
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}
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}
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void insert(string s, int cnt){
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TrieNode* cur = root;
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for(auto c : s){
|
||
if(cur->child.count(c) == 0){
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||
cur->child[c] = new TrieNode();
|
||
}
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||
cur = cur->child[c];
|
||
}
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cur->str = s;
|
||
cur->cnt += cnt;
|
||
}
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private:
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TrieNode *root, *curNode;
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string stn;
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priority_queue<pair<string,int>, vector<pair<string, int>>, cmp > q;
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||
};
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```
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