leetcode 1268. Search Suggestions System(搜索推荐系统)

该博客介绍了如何设计一个自动补全系统,它根据用户输入的每个字符,从产品列表中返回最多三个具有共同前缀的建议产品。文章详细解析了两种实现方法:一是使用Trie树结合深度优先搜索(DFS),二是采用双指针对预排序的产品列表进行扫描。这两种方法都在保证效率的同时,确保了返回结果的字典序最小。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

You are given an array of strings products and a string searchWord.

Design a system that suggests at most three product names from products after each character of searchWord is typed. Suggested products should have common prefix with searchWord. If there are more than three products with a common prefix return the three lexicographically minimums products.

Return a list of lists of the suggested products after each character of searchWord is typed.

Example 1:

Input: products = [“mobile”,“mouse”,“moneypot”,“monitor”,“mousepad”], searchWord = “mouse”
Output: [
[“mobile”,“moneypot”,“monitor”],
[“mobile”,“moneypot”,“monitor”],
[“mouse”,“mousepad”],
[“mouse”,“mousepad”],
[“mouse”,“mousepad”]
]
Explanation: products sorted lexicographically = [“mobile”,“moneypot”,“monitor”,“mouse”,“mousepad”]
After typing m and mo all products match and we show user [“mobile”,“moneypot”,“monitor”]
After typing mou, mous and mouse the system suggests [“mouse”,“mousepad”]

类似在百度, bing里面,输入一个字就会自动出现推荐的相关词条的功能。
这里最多只推荐3个词条,候选词条就是products里面的单词。
searchWord的每个字母输入的时候都会有最多3个推荐词条。

思路
1.Trie + DFS
这种前缀的单词一般会想到Trie, 首先就是构建Trie结构,
因为前缀一样时后面要按字典顺序排序,所以前缀搜索完之后就按a~z的顺序搜索。
搜索时用DFS,
因为英文字母只有26个,所以每个节点有26个字母。
但这种方法比较复杂且耗时较长。

class Solution {
    public List<List<String>> suggestedProducts(String[] products, String searchWord) {
        Trie trie = new Trie();
        List<List<String>> result = new ArrayList<>();
        
        for(String w : products)
            trie.insert(w);
        
        String prefix = new String();
        for(char c : searchWord.toCharArray()) {
            prefix += c;
            result.add(trie.getWordsStartingWith(prefix));
        }
        return result;
    }
}

class Trie {
    class Node {
        boolean isWord = false;
        List<Node> children = Arrays.asList(new Node[26]);
    };
    Node Root, curr;
    List<String> resultBuffer;
    
    void dfsWithPrefix(Node curr, String word) {
        if(resultBuffer.size() == 3) return;
        if(curr.isWord) resultBuffer.add(word);
        
        //prefix剩下的部分按字母顺序搜索
        for(char c = 'a'; c <= 'z'; c ++) {
            if(curr.children.get(c - 'a') != null) {  //有这个字母的child
                dfsWithPrefix(curr.children.get(c - 'a'), word + c);  //从child开始往下搜索
            }
        }
    }
    
    Trie() {
        Root = new Node();
    }
    
    void insert(String s) {
        curr = Root;
        for(char c : s.toCharArray()) {
            if(curr.children.get(c - 'a') == null)
                curr.children.set(c - 'a', new Node());
            curr = curr.children.get(c - 'a');
        }
        curr.isWord = true;
    }
    
    List<String> getWordsStartingWith(String prefix) {
        curr = Root;
        resultBuffer = new ArrayList<String>();
        
        for(char c : prefix.toCharArray()) {
            if(curr.children.get(c - 'a') == null) return resultBuffer;
            curr = curr.children.get(c - 'a');
        }
        dfsWithPrefix(curr, prefix);
        return resultBuffer;
    }
}

2.双指针
双指针的前提当然是先要给products数组排序。
当 left 指向的单词 products[ left ] 的长度 < searchWord 或者 中间字母有不一致的情况时,说明searchWord不能当products[left] 这个单词的前缀,
这时 left ++,
同理当 products[ right ]的长度 < searchWord 或者 中间有字母不一致的情况时,说明searchWord不能当作 products[ right ] 这个单词的前缀,
这时right --,
当 products[left] 和 products[right] 都含有 searchWord作为前缀时,只需要从左到右取3个单词即可,当这个范围内的单词数量<3时,取left ~ right范围内的所有单词。

public List<List<String>> suggestedProducts(String[] products, String searchWord) {
   List<List<String>> list = new ArrayList<>();
    Arrays.sort(products);
    int n = searchWord.length();
    int l = 0,r = products.length-1;
    for(int i = 0;i<n;i++) {
        char ch = searchWord.charAt(i);
        while(l <= r && (products[l].length() <= i || products[l].charAt(i) != ch )) {
            l++;
        }
        while(l <= r && (products[r].length() <= i || products[r].charAt(i) != ch )) {
            r--;
        }
        int x = r - l + 1;
        ArrayList<String> lis = new ArrayList<>();
        for(int j = 0;j<Math.min(x,3);j++) {
            lis.add(products[j+l]);
        }
        list.add(lis);
    }
    return list;
}
### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载与安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “commandleetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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