博客
关于我
Hat’s Words(字典树)
阅读量:620 次
发布时间:2019-03-13

本文共 1085 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找出所有可以被分解为恰好两个其他词组成的词,这些词被称为“帽子的词”。我们可以使用哈希表来快速判断一个子串是否存在,从而高效地解决这个问题。

方法思路

  • 读取输入并构建哈希表:首先读取所有词,并将它们存储在一个哈希表中,以便快速查找。
  • 检查每个词:对于每个词,尝试所有可能的分割点,将其分成前后两部分,检查这两部分是否都存在于哈希表中。
  • 收集结果:将满足条件的帽子的词收集起来,排序后输出。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    #include
    #include
    using namespace std;int main() { unordered_map
    word_map; vector
    words; string word; while (cin >> word) { words.push_back(word); word_map[word] = true; } vector
    results; for (auto &w : words) { int len = w.length(); for (int i = 1; i < len; ++i) { string prefix = w.substr(0, i); string suffix = w.substr(i); if (word_map.find(prefix) != word_map.end() && word_map.find(suffix) != word_map.end()) { results.push_back(w); break; } } } sort(results.begin(), results.end()); for (auto &r : results) { cout << r << endl; } return 0;}

    代码解释

  • 读取输入:使用unordered_map存储所有词,vector存储所有读取的词。
  • 构建哈希表:将每个词插入到哈希表中,以便快速查找。
  • 检查分割点:对于每个词,遍历所有可能的分割点,检查分割后的前缀和后缀是否都存在于哈希表中。如果存在,则将该词加入结果列表。
  • 排序和输出:对结果列表进行排序,并按顺序输出每个帽子的词。
  • 这个方法通过使用哈希表进行快速查找,确保了在合理的时间内解决问题,适用于输入规模较大的情况。

    转载地址:http://aueaz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    nmap 使用方法详细介绍
    查看>>
    Nmap扫描教程之Nmap基础知识
    查看>>
    nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
    查看>>
    Nmap渗透测试指南之指纹识别与探测、伺机而动
    查看>>
    Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>
    NMAP网络扫描工具的安装与使用
    查看>>
    NMF(非负矩阵分解)
    查看>>
    nmon_x86_64_centos7工具如何使用
    查看>>
    NN&DL4.1 Deep L-layer neural network简介
    查看>>
    NN&DL4.3 Getting your matrix dimensions right
    查看>>