648. Replace Words

最新推荐文章于 2021-09-12 00:10:56 发布

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本文介绍了解决字符串替换问题的两种Python实现方法：前缀Hash和Trie树。通过实例展示了如何利用这两种数据结构优化算法，提高代码效率。前缀Hash方法通过检查单词前缀是否存在于字典中进行替换；Trie树方法则构建字典树，高效查找最短前缀。

解法

其实暴力也过了，行吧，学习一下如何优雅地使用python

解法一：前缀HASH

因为dict数组长1000，而root只长100，每次枚举单词长度小于100的前缀，看它是不是在dict里

class Solution(object):
    def replaceWords(self, dict, sentence):
        """
        :type dict: List[str]
        :type sentence: str
        :rtype: str
        """
        dict = set(dict)
        sentence = sentence.split(" ")
        for i, word in enumerate(sentence):
            for j in xrange(1, 100):
                if word[:j] in dict:
                    sentence[i] = word[:j]
                    break
        return " ".join(sentence)

解法二：Trie

这神奇的Trie实现方法真是让人涨见识辽

class Solution(object):
    def replaceWords(self, roots, sentence):
        """
        :type dict: List[str]
        :type sentence: str
        :rtype: str
        """
        # 因为defaultdict注册的默认构造函数只有第一次调用的时候才会真正地调用，所以这里可以用自己来定义自己
        # Trie是一个函数，调用它会返回一个defaultdict
        Trie = lambda:collections.defaultdict(Trie)
        # tri第一次调用Trie，返回了一个defalutdict，所以tri是个defalutdict
        tri = Trie()
        END = True
        
        for root in roots:
            # dict.__getitem__需要两个参数，第一个是字典对象，第二个是key
            # 最开始，字典对象是tri，key是root的第一个字符c，tri[c]会返回一个新字典
            # 新字典代表着该节点以字符c为开头的子节点
            # 以此类推，最后得到一个叶子结点，它是默认应该是空的，我们给它的key为END的地方赋上整个单词的值
            reduce(dict.__getitem__, root, tri)[END] = root
        
        def replace(word):
            cur = tri
            for c in word:
                # 要么这个字符不在当前节点的后继节点里，要么已经遇到了最短的前缀
                if c not in cur or END in cur:break
                # 否则继续往下遍历
                cur = cur[c]
            # 返回时有两种可能，如果cur没有对应的前缀，那么说明word没有匹配的单词，返回word
            # get操作不会影响Trie的值
            return cur.get(END, word)