LeetCode每日一题(20220707)

648. 单词替换

题目：在英语中，我们有一个叫做词根(root) 的概念，可以词根后面添加其他一些词组成另一个较长的单词——我们称这个词为继承词(successor)。例如，词根an，跟随着单词 other(其他)，可以形成新的单词 another(另一个)。
现在，给定一个由许多词根组成的词典 dictionary 和一个用空格分隔单词形成的句子 sentence。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。
你需要输出替换之后的句子。
```
示例1：
输入：dictionary = ["cat","bat","rat"], sentence = "the cattle was rattled by the battery"
输出："the cat was rat by the bat"

示例2：
输入：dictionary = ["a","b","c"], sentence = "aadsfasf absbs bbab cadsfafs"
输出："a a b c"
```
解题思路：
1. 暴力法：
  建立两层循环，外循环遍历sentence数组，内循环遍历dictionary数组，当sentence中的某个元素以dictionary中的某个元素开头时，则写入结果数组中，如果遍历到后期，dictionary数组中的某个短的词根也在sentence的开头，则用最短的替换，最后组合结果，用空格隔开即可。
2. 字典树:
  利用dicrionary中的所有词根构造一棵字典树，并用特殊符号标记结尾。在搜索前缀时，只需在字典树上搜索出一条最短的前缀路径即可。

代码：

// 解法1：暴力法
public class Solution {
  public string ReplaceWords(IList<string> dictionary, string sentence) {
      string[] sentences = sentence.Split(' ');
      string[] results = new string[sentences.Length];

      for(int i = 0; i < sentences.Length; i++){
          foreach(string s in dictionary){
              if(sentences[i].StartsWith(s)){
                  if(string.IsNullOrEmpty(results[i])){
                      results[i] = s;
                  }
                  else{
                      if(s.Length < results[i].Length){
                          results[i] = s;
                      }
                  }
              }
          }

          if(string.IsNullOrEmpty(results[i])){
              results[i] = sentences[i];
          }
      }

      return string.Join(" ", results);
  }
}

// 解法2：字典树
public class Solution {
  public string ReplaceWords(IList<string> dictionary, string sentence) {
      Trie trie = new Trie();
      foreach(string word in dictionary){
          Trie cur = trie;
          for(int i = 0; i < word.Length; i++){
              char c = word[i];
              if(!cur.Children.ContainsKey(c)){
                  cur.Children.Add(c, new Trie());
              }
              cur = cur.Children[c];
          }
          cur.Children.Add('#', new Trie());
      }

      string[] words = sentence.Split(' ');
      for(int i = 0; i < words.Length; i++){
          words[i] = FindRoot(words[i], trie);
      }

      return string.Join(" ", words);
  }

  public string FindRoot(string word, Trie trie){
      StringBuilder root = new StringBuilder();
      Trie cur = trie;
      for(int i = 0; i < word.Length; i++){
          char c = word[i];
          if(cur.Children.ContainsKey('#')){
              return root.ToString();
          }
          if(!cur.Children.ContainsKey(c)){
              return word;
          }
          root.Append(c);
          cur = cur.Children[c];
      }

      return root.ToString();
  }

  public class Trie{
      public Dictionary<char, Trie> Children;

      public Trie(){
          Children = new Dictionary<char, Trie>();
      }
  }
}

208. 实现 Trie (前缀树)

题目： Trie（发音类似 "try"）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。

请你实现 Trie 类：

Trie() 初始化前缀树对象。
void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
```
示例1：
输入
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]

解释
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple");   // 返回 True
trie.search("app");     // 返回 False
trie.startsWith("app"); // 返回 True
trie.insert("app");
trie.search("app");     // 返回 True
```

解题思路：
1. 数组实现：
前缀树(字典树)是一种多叉树，主要用于存储和查找字符串。假设只存储小写字母，则每一个父节点对应拥有26个子节点(即从a~z)，以及包含是否为一个字符串结束的标志。
1. 哈希表实现：
  
  前缀树(字典树)是一种多叉树，主要用于存储和查找字符串。定义一个哈希表结构的字典树，其中key为字符，value为子树。

代码：

// 解法1：数组实现
public class Trie {

    bool isEnd;
    Trie[] Children = new Trie[26];
    
    public Trie() {
        
    }
    
    public void Insert(string word) {

        Trie cur = this;

        for(int i = 0; i < word.Length; i++){
            cur.Children[word[i] - 'a'] ??= new Trie();
            cur = cur.Children[word[i] - 'a'];
        }

        cur.isEnd = true;
    }
    
    public bool Search(string word) {

        Trie cur = this;
        for(int i = 0; i < word.Length; i++){
            
            if(cur.Children[word[i] - 'a'] == null){
                return false;
            }

            cur = cur.Children[word[i] - 'a'];
        }

        return cur.isEnd;
    }
    
    public bool StartsWith(string prefix) {

        Trie cur = this;
        for(int i = 0; i < prefix.Length; i++){
            if(cur.Children[prefix[i] - 'a'] == null){
                return false;
            }

            cur = cur.Children[prefix[i] - 'a'];
        }

        return true;
    }
}

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.Insert(word);
 * bool param_2 = obj.Search(word);
 * bool param_3 = obj.StartsWith(prefix);
 */

// 解法2：哈希表实现
public class Trie {

    Dictionary<char, Trie> Children;
    
    public Trie() {
        this.Children = new Dictionary<char, Trie>();
    }
    
    public void Insert(string word) {

        Trie cur = this;

        for(int i = 0; i < word.Length; i++){
            
            if(!cur.Children.ContainsKey(word[i])){
                cur.Children.Add(word[i], new Trie());
            }

            cur = cur.Children[word[i]];
        }

        if(!cur.Children.ContainsKey('#')){
            cur.Children.Add('#', new Trie());
        }
    }
    
    public bool Search(string word) {

        Trie cur = this;
        for(int i = 0; i < word.Length; i++){
            if(!cur.Children.ContainsKey(word[i])){
                return false;
            }

            cur = cur.Children[word[i]];
        }
        
        if(cur.Children.ContainsKey('#')){
            return true;
        }
        
        return false;
    }
    
    public bool StartsWith(string prefix) {

        Trie cur = this;
        for(int i = 0; i < prefix.Length; i++){
            if(!cur.Children.ContainsKey(prefix[i])){
                return false;
            }

            cur = cur.Children[prefix[i]];
        }

        return true;
    }
}

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.Insert(word);
 * bool param_2 = obj.Search(word);
 * bool param_3 = obj.StartsWith(prefix);
 */

LeetCode每日一题(20220707)

648. 单词替换

208. 实现 Trie (前缀树)

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