Snapchat算法面试上岸指南

LintCode

于 2021-09-02 13:24:09 发布

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分类专栏： leetcode/lintcode每天一题文章标签：算法面试 Snapchat 字符串

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本文介绍了一道Snapchat面试题，涉及字符串处理和哈希映射。题目要求根据特定规则生成单词的最小缩写，解决冲突时使用较长的前缀。给出了源代码实现，并提供了样例输入和输出。文章深入解析了算法思路和代码逻辑，适合对字符串处理和数据结构感兴趣的读者。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Snapchat面试题：单词缩写

描述
给出一组 n 个不同的非空字符串，您需要按以下规则为每个单词生成最小的缩写。

从第一个字符开始，然后加上中间缩写掉的字符的长度，后跟最后一个字符。
如果有冲突，就是多个单词共享相同的缩写，使用较长的前缀，而不是仅使用第一个字符，直到使单词的缩写的映射变为唯一。换句话说，最终得到的缩写不能映射到多个原始单词。
如果缩写不会使单词更短，则不进行缩写，保持原样。
n 和每个单词的长度均不会超过 400。
每个单词的长度大于 1。
这些词只包括小写英文字母。
返回答案应该与原始数组保持相同的顺序。

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样例1

输入:
["like","god","internal","me","internet","interval","intension","face","intrusion"]
输出:
["l2e","god","internal","me","i6t","interval","inte4n","f2e","intr4n"]

样例 2

输入:
["where","there","is","beautiful","way"]
输出:
["w3e","t3e","is","b7l","way"]

源代码

class Solution:
    # @param {string[]} dict an array of n distinct non-empty strings
    # @return {string[]} an array of minimal possible abbreviations for every word
    def wordsAbbreviation(self, dict):
        # Write your code here
        self.dict = {}
        self.solve(dict, 0)
        return list(map(self.dict.get, dict))

    def abbr(self, word, size):
        if len(word) - size <= 3:
            return word
        return word[:size + 1] + str(len(word) - size - 2) + word[-1]

    def solve(self, dict, size):
        dlist = collections.defaultdict(list)
        for word in dict:
            dlist[self.abbr(word, size)].append(word)
        for abbr, wlist in dlist.items():
            if len(wlist) == 1:
                self.dict[wlist[0]] = abbr
            else:
                self.solve(wlist, size + 1)

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