Coursera Algorithm Ⅱ week1 WordNet

最新推荐文章于 2025-04-10 16:33:23 发布

Bokk

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分类专栏： Coursera Algorithm 文章标签： java 算法数据结构 Coursera Algorithm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Joshmo/article/details/126476847

版权

全部代码 https://github.com/Joshmomel/Princeton_Algorithms/tree/wordnet/src

背景

这次作业需要先构造一个wordnet, 然后在此基础上找出两组次的最短距离

wordnet是单词指向上位词的一个网络
wordnet

SAP

需求

根据FAQ 的Possible progress steps, 我们先要完成SAP. 也就是输入一个Digraph, 点v, 点w, 就算出最短共同祖先 (shortest ancestral path), 以及最短距离.
在这里插入图片描述
比如左图, 点3跟10的最短共同祖先就是1, 他们的距离是4
比如右图, 点1跟点5的最短共同祖先就是0, 他们的距离是2

算法分析

对点v做一次BFS, 使用mapV记录下经过的点以及其距离, {vertices: distance}
设置两个variable, node以及count, 初始值为-1, 用于储存下面的最短距离以及祖先用
对点w做一次BFS, 如果点n同时也经过mapV, 那么计算一下点v跟w的距离, 如果比count少, 则跟新count, 并且把node指向n

 BreadthFirstDirectedPaths bfsFromV = new BreadthFirstDirectedPaths(G, v);
 BreadthFirstDirectedPaths bfsFromW = new BreadthFirstDirectedPaths(G, w);

 HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < G.V(); i++) {
   
      if (bfsFromW.hasPathTo(i)) {
   
        map.put(i, bfsFromW.distTo(i));
      }
    }

    int node = -1;
    int count = -1;
    for (int i = 0; i < G.V(); i++) {
   
      var find = map.get(i);
      if (find != null && bfsFromV.hasPathTo(i)) {
   
        var total = find + bfsFromV.distTo(i);
        if (count == -1 || total < count) {
   
          count = total;
          node = i;
        }
      }
    }

上面的count就是lenght, node就是ancestor

性能提升

当然, 除了算法这个SAP还需要考虑在call length(int v, int w), ancestor(int v, int w) 怎么不用重复调用BFS, 毕竟调用一次就能同时算出length以及ancestor 我的方法是通过map存起来

具体来说, 构建一个VwPair类

private static class VwPair {
   
    int v;
    int w;

    public

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