2006 年百度之星程序设计大赛初赛题目 6 百度语言翻译机

本文解析了2006年百度之星程序设计大赛的一道题目——百度语言翻译机,介绍了如何通过构建有向图或广义后缀树来高效处理缩略语的匹配问题。

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百度语言翻译机

2006 年百度之星程序设计大赛初赛题目 6

百度语言翻译机

时限 1s

百度的工程师们是非常注重效率的,在长期的开发与测试过程中,他们逐渐创造了一套他们独特的缩率语。他们在平时的交谈,会议,甚至在各中技术文档中都会大量运用。

为了让新员工可以更快地适应百度的文化,更好地阅读公司的技术文档,人力资源部决定开发一套专用的翻译系统,把相关文档中的缩率语和专有名词翻译成日常语言。

输入数据:

输入数据包含三部分

1. 第一行包含一个整数 N ( N<=10000 ),表示总共有多少个缩率语的词条。

2. 紧接着有 N 行的输入,每行包含两个字符串,以空格隔开。第一个字符串为缩率语(仅包含大写英文字符,长度不超过 10 ),第二个字符串为日常语言(不包含空格,长度不超过 255 ) .

3. 从第 N+2 开始到输入结束为包含缩略语的相关文档。(总长度不超过 1000000 个字符)

输出数据:

输出将缩率语转换成日常语言的文档。(将缩率语转换成日常语言,其他字符保留原样)

输入样例



6

PS 门户搜索部

NLP 自然语言处理

PM 产品市场部

HR 人力资源部

PMD 产品推广部

MD 市场发展部

百度的部门包括 PS , PM , HR , PMD , MD 等等,其中 PS 还包括 NLP 小组。



输出样例



百度的部门包括门户搜索部,产品市场部,人力资源部,产品推广部,市场发展部等等,其中门户搜索部还包括自然语言处理小组。



注意:

1 . 输入数据中是中英文混合的,中文采用 GBK 编码。

2 . 为保证答案的唯一性,缩率语的转换采用正向最大匹配(从左到右为正方向)的原则。请注意输入例子中 PMD 的翻译。

 
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上面是题目,看似这道题很简单,做个简单的map,然后再做个映射可以解决,但是这样做的时间复杂度是O(n*m)。m为最长的一个缩略语。因为每次需要对缩略语进行匹配,这就类似于在字符串中查找另一个字符串,我们很容易想到可以使用例如KMP的算法,这样可以把时间复杂度降到O(n+m)。但问题是这里的缩略语不止一个。所以简单的使用KMP算法很难解决这个问题。所以我们可以使用一个有向图,将所有的缩略语放到图中,再在各个节点上放置回退的位置。这样就可以将所有的缩略语一次匹配。下次把实现给出。:)
 
当然我们还可以用广义后缀树解决这个问题,但是广义后缀树付出的代价是空间复杂度比较大,当然优势在于如果提前建立了这个树,我们可以在O(k)的时间里解决问题,k是缩略语的数量。到底是用哪种方法要视m和k那个更小决定。
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