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2019-11-14 11:00:28 +08:00

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LeetCode 第 642 号问题:设计一个搜索自动完成系统

本文首发于公众号「五分钟学算法」,是图解 LeetCode 系列文章之一。

个人网站:https://www.cxyxiaowu.com

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% 。

题目描述

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:

一个句子的热度定义为用户输入完全相同句子的次数。 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)。 如果少于3个热门句子那么就尽可能多地返回。 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。 您的工作是实现以下功能:

构造函数:

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。

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:

List 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。

例子: 操作:AutocompleteSystem(["i love you" "island""ironman" "i love leetcode"] [5,3,2,2]) 系统已经追踪到以下句子及其对应的时间:

"i love you" : 5 times "island" : 3 times "ironman" : 2 times "i love leetcode" : 2 times

现在,用户开始另一个搜索:

操作:输入(“i”) 输出:["i love you" "island""i love leetcode"] 解释: 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。

操作:输入(' ') 输出:[“i love you”“i love leetcode”] 解释: 只有两个句子有前缀“i”。

操作:输入(' a ') 输出:[] 解释: 没有以“i a”为前缀的句子。

操作:输入(“#”) 输出:[] 解释: 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。

注意:

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。 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。 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。 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。

题目解析

设计一个搜索自动补全系统,它需要包含如下两个方法:

构造方法:

AutocompleteSystem(String[] sentences, int[] times): 输入句子sentences及其出现次数times

输入方法:

List 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。

思路解析:

核心点Trie字典树

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。

解题思路

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。

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。

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。

由于每次都要输入一个字符,我们可以用一个私有的 NodecurNode 来追踪当前的节点。

curNode 初始化为 root ,在每次输入完一个句子时,即输入的字符为‘#我们需要将其置为root。

同时还需要一个 string 类型 stn 来表示当前的搜索的句子。

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。

  • 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。

  • 若存在将curNode 更新为c对应的节点并且对curNode进行dfs。

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 。

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。

最后要将 q 中的所有元素都弹出。

动画描述

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

感谢 Jun Chen 大佬提供动画技术支持,笔芯。

https://v.qq.com/x/page/m08267nr4fv.html

代码实现

C++

class TrieNode{
  public:
    string str;
    int cnt;
    unordered_map<char, TrieNode*> child;
    TrieNode(): str(""), cnt(0){};
};

struct cmp{
    bool operator() (const pair<string, int> &p1, const pair<string, int> &p2){
        return p1.second < p2.second || (p1.second == p2.second && p1.first > p2.first);
    }
};

class AutocompleteSystem {
public:
    AutocompleteSystem(vector<string> sentences, vector<int> times) {
        root = new TrieNode();
        for(int i = 0; i < sentences.size(); i++){
            insert(sentences[i], times[i]);
        }
        curNode = root;
        stn = "";
    }
    
    vector<string> input(char c) {
        if(c == '#'){
            insert(stn, 1);
            stn.clear();
            curNode = root;
            return {};
        }
        stn.push_back(c);
        if(curNode && curNode->child.count(c)){
            curNode = curNode->child[c];
        }else{
            curNode = NULL;
            return {};
        }
        
        dfs(curNode);
        
        vector<string> ret;
        int n = 3;
        while(n > 0 && !q.empty()){
            ret.push_back(q.top().first);
            q.pop();
            n--;
        }
        while(!q.empty()) q.pop();
        
        return ret;
    }
    
    void dfs(TrieNode* n){
        if(n->str != ""){
            q.push({n->str, n->cnt});
        }
        for(auto p : n->child){
            dfs(p.second);
        }
    }
    
    void insert(string s, int cnt){
        TrieNode* cur = root;
        for(auto c : s){
            if(cur->child.count(c) == 0){
                cur->child[c] = new TrieNode();
            }
            cur = cur->child[c];
        }
        cur->str = s;
        cur->cnt += cnt;
    }
    
private:
    TrieNode *root, *curNode;
    string stn;
    priority_queue<pair<string,int>, vector<pair<string, int>>, cmp > q;
    
};