算法总结

package com.chenghaixiang.jianzhi2.day21;


/**
 * @author 程海翔
 * @school 石家庄铁道大学
 */
public class Office062 {
}
//Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
//
//请你实现 Trie 类：
//
//    Trie() 初始化前缀树对象。
//    void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
//    boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
//    boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
//Trie 是一颗多叉树模型，即每个结点的分支数量可能为多个。前缀树
class Trie {
    //根节点
    TreeNode root;
    class TreeNode{
        //26个字节点，表示26个小写字母
        TreeNode[] childnext;
        //表示这个节点是否为最后一个字符
        boolean isEnd;
        TreeNode() {
            isEnd=false;
            childnext=new TreeNode[26];
        }
    }

    /** Initialize your data structure here. */
    public Trie() {
        root=new TreeNode();
    }

    /** Inserts a word into the trie. */
    public void insert(String word) {
        //从根节点开始遍历
        TreeNode cur=root;
        for (char ch:word.toCharArray()){
            //如果当前子结点为null，开辟子结点的子结点,相当于插入这个字符
            if(cur.childnext[ch-'a']==null){
                cur.childnext[ch-'a']=new TreeNode();
            }
            //继续插入下一个节点
            cur=cur.childnext[ch-'a'];
        }
        // 将最后一个字符设置为结尾
        cur.isEnd=true;
    }

    /** Returns if the word is in the trie. */
    public boolean search(String word) {
        TreeNode cur=root;
        for (char ch:word.toCharArray()){
            //对应结点为空证明没有这个字符，直接返回false
            if(cur.childnext[ch-'a']==null){
                return false;
            }
            cur=cur.childnext[ch-'a'];
        }
        // 检查最后一个字符是否是结尾
        //比如前缀树插入了apple，传入参数是app，在for循环时if条件都不满足，但在cur.isEnd时因为当前值是false，所以返回false
        return cur.isEnd;
    }

    // 查找前缀
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TreeNode cur=root;
        for(char ch:prefix.toCharArray()){
            if(cur.childnext[ch-'a']==null){
                return false;
            }
            cur=cur.childnext[ch-'a'];
        }
        return true;
    }

}

package com.chenghaixiang.jianzhi2.day21;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author 程海翔
 * @school 石家庄铁道大学
 */
public class Office063 {
}
//在英语中，有一个叫做 词根(root) 的概念，它可以跟着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和一个句子，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。
//
//需要输出替换之后的句子。
class Solution {
    class Trie{
        //前缀树
        Map<Character,Trie> children;
        Trie() {
            children=new HashMap<>();
        }
    }
    public String replaceWords(List<String> dictionary, String sentence) {
        Trie trie=new Trie();
        for (String word:dictionary){
            Trie cur=trie;
            //将字典放入前缀树
            for(int i=0;i<word.length();i++){
                char c=word.charAt(i);
                //put在放入数据时，如果放入数据的key已经存在与Map中，最后放入的数据会覆盖之前存在的数据，
                //
                //而putIfAbsent在放入数据时，如果存在重复的key，那么putIfAbsent不会放入值。
                cur.children.putIfAbsent(c,new Trie());
                cur=cur.children.get(c);
            }
            //字典中各个单词结尾
            cur.children.put('#',new Trie());
        }

        String[] words=sentence.split(" ");
        for(int i=0;i<words.length;i++){
            words[i]=findRoot(words[i],trie);
        }
        return String.join(" ",words);
    }

    //对字符串按字典进行处理，继承词用词根替换掉
    String findRoot(String words,Trie trie){
        StringBuffer root=new StringBuffer();
        Trie cur=trie;
        for (int i=0;i<words.length();i++){
            char c=words.charAt(i);
            if(cur.children.containsKey('#')){
                return root.toString();
            }
            if (!cur.children.containsKey(c)){
                return words;
            }
            root.append(c);
            cur=cur.children.get(c);
        }
        return root.toString();
    }
}