Dado un diccionario de palabras y una string de entrada, encuentre el prefijo más largo de la string que también es una palabra en el diccionario.
Ejemplos:
Let the dictionary contains the following words:
{are, area, base, cat, cater, children, basement}
Below are some input/output examples:
--------------------------------------
Input String Output
--------------------------------------
caterer cater
basemexy base
child < Empty >
Solución
Construimos un Trie de todas las palabras del diccionario. Una vez que se construye el Trie, recorra a través de él usando los caracteres de la string de entrada. Si el prefijo coincide con una palabra del diccionario, almacene la longitud actual y busque una coincidencia más larga. Finalmente, devuelve la coincidencia más larga.
A continuación se muestra la implementación de Java de la solución anterior basada.
import java.util.HashMap;
// Trie Node, which stores a character and the children in a HashMap
class TrieNode {
public TrieNode(char ch) {
value = ch;
children = new HashMap<>();
bIsEnd = false;
}
public HashMap<Character,TrieNode> getChildren() { return children; }
public char getValue() { return value; }
public void setIsEnd(boolean val) { bIsEnd = val; }
public boolean isEnd() { return bIsEnd; }
private char value;
private HashMap<Character,TrieNode> children;
private boolean bIsEnd;
}
// Implements the actual Trie
class Trie {
// Constructor
public Trie() { root = new TrieNode((char)0); }
// Method to insert a new word to Trie
public void insert(String word) {
// Find length of the given word
int length = word.length();
TrieNode crawl = root;
// Traverse through all characters of given word
for( int level = 0; level < length; level++)
{
HashMap<Character,TrieNode> child = crawl.getChildren();
char ch = word.charAt(level);
// If there is already a child for current character of given word
if( child.containsKey(ch))
crawl = child.get(ch);
else // Else create a child
{
TrieNode temp = new TrieNode(ch);
child.put( ch, temp );
crawl = temp;
}
}
// Set bIsEnd true for last character
crawl.setIsEnd(true);
}
// The main method that finds out the longest string 'input'
public String getMatchingPrefix(String input) {
String result = ""; // Initialize resultant string
int length = input.length(); // Find length of the input string
// Initialize reference to traverse through Trie
TrieNode crawl = root;
// Iterate through all characters of input string 'str' and traverse
// down the Trie
int level, prevMatch = 0;
for( level = 0 ; level < length; level++ )
{
// Find current character of str
char ch = input.charAt(level);
// HashMap of current Trie node to traverse down
HashMap<Character,TrieNode> child = crawl.getChildren();
// See if there is a Trie edge for the current character
if( child.containsKey(ch) )
{
result += ch; //Update result
crawl = child.get(ch); //Update crawl to move down in Trie
// If this is end of a word, then update prevMatch
if( crawl.isEnd() )
prevMatch = level + 1;
}
else break;
}
// If the last processed character did not match end of a word,
// return the previously matching prefix
if( !crawl.isEnd() )
return result.substring(0, prevMatch);
else return result;
}
private TrieNode root;
}
// Testing class
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Trie dict = new Trie();
dict.insert("are");
dict.insert("area");
dict.insert("base");
dict.insert("cat");
dict.insert("cater");
dict.insert("basement");
String input = "caterer";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "basement";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "are";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "arex";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "basemexz";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "xyz";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
}
}
Producción:
caterer: cater basement: basement are: are arex: are basemexz: base xyz:
Complejidad de tiempo: la complejidad de tiempo para encontrar el prefijo más largo es O (n), donde n es la longitud de la string de entrada. Consulte esto para conocer la complejidad del tiempo de construcción del Trie.
Este artículo ha sido compilado por Ravi Chandra Enaganti . Escriba comentarios si encuentra algo incorrecto o si desea compartir más información sobre el tema tratado anteriormente.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA