日报
- 今天两题代码可以复用，直接字典树模板套进来，写个查询即可。
题目
一、 472. 连接词
链接: 472. 连接词
1. 题目描述
- 连接词
难度：困难
给你一个 不含重复 单词的字符串数组 <code>words</code> ，请你找出并返回 <code>words</code> 中的所有 连接词 。
连接词 定义为：一个完全由给定数组中的至少两个较短单词组成的字符串。
示例 1：
输入：words = ["cat","cats","catsdogcats","dog","dogcatsdog","hippopotamuses","rat","ratcatdogcat"]
输出：["catsdogcats","dogcatsdog","ratcatdogcat"]
解释："catsdogcats" 由 "cats", "dog" 和 "cats" 组成;
"dogcatsdog" 由 "dog", "cats" 和 "dog" 组成;
"ratcatdogcat" 由 "rat", "cat", "dog" 和 "cat" 组成。
示例 2：
输入：words = ["cat","dog","catdog"]
输出：["catdog"]
提示：
- <code>1 <= words.length <= 104</code>
- <code>0 <= words[i].length <= 30</code>
- <code>words[i]</code> 仅由小写字母组成
- <code>0 <= sum(words[i].length) <= 105</code>
2. 思路分析
- 先过一遍·
words建立字典树。 - 接下来我们定义一个查询方法：
find_split_count(s),这个方法的作用是用words中的单词恰好拼接s，寻找最多能把word切几段。 - 那么答案显然就是
words中每个单词执行一遍这个函数，返回值>=2的单词就是答案。 - 当我们用字典树的查找方法，从s头开始匹配，寻找到一个完整单词时，从这里把s切成两半s1,s2.
- 显然s1在
words中出现了，那么只要s2也在words中出现，那么这个s就是满足题意的字符串；s2也可本身不用出现，只需要它能用words中多个字符串拼起来即可。 - 显然s2可以递归这个函数本身
find_split_count(s2)。 - 右半部分返回值r>=1，加上左半部分本身是一个合法串，l=1，那么这个串已经满足题意，可以提前返回了。
- 具体实现时，为了不疯狂切片，我们方法声明为find_split_count(s,start,n)，start和n代表s从下标start开始匹配到n结束。
- 一定注意最后返回时要判断cur.is_end，如果非结束，那说明匹配失败，返回0。
在这里插入图片描述
3. 代码实现
class TrieNode:
def __init__(self,cnt=0):
self.cnt = cnt
self.next = [None]*26
self.is_end = False
def insert(self, word: str) -> None:
cur = self
for c in word:
i = ord(c)-ord('a')
if not cur.next[i] : # 没有这个字符
cur.next[i] = TrieNode()
cur = cur.next[i]
cur.cnt += 1
cur.is_end = True
def find_split_count(self,word,start,n):
if start == n:
return 0
cur = self
m = 0
for i in range(start,n):
c = word[i]
idx = ord(c) - ord('a')
if not cur.next[idx]:
return 0
cur = cur.next[idx]
if cur.is_end:
m = self.find_split_count(word,i+1,n)+1
if m >= 2:
return m
return m if cur.is_end else 0
class Solution:
def findAllConcatenatedWordsInADict(self, words: List[str]) -> List[str]:
trie = TrieNode()
n = len(words)
for word in words:
trie.insert(word)
# word='nuqhmfj'
# print(trie.find_split_count(word,0,len(word)))
return [word for word in words if trie.find_split_count(word,0,len(word)) >=2]
二、 面试题 17.15. 最长单词
链接: 面试题 17.15. 最长单词
1. 题目描述
面试题 17.15. 最长单词
难度：中等
给定一组单词<code>words</code>，编写一个程序，找出其中的最长单词，且该单词由这组单词中的其他单词组合而成。若有多个长度相同的结果，返回其中字典序最小的一项，若没有符合要求的单词则返回空字符串。
示例：
输入： ["cat","banana","dog","nana","walk","walker","dogwalker"]
输出： "dogwalker"
解释： "dogwalker"可由"dog"和"walker"组成。
提示：
- <code>0 <= len(words) <= 200</code>
- <code>1 <= len(words[i]) <= 100</code>
2. 思路分析
- 这题和上题字典树部分代码完全一致。
- 满足条件的单词判断一下长度和字典序即可。
3. 代码实现
class TrieNode:
def __init__(self, cnt=0):
self.cnt = cnt
self.next = [None] * 26
self.is_end = False
def insert(self, word: str) -> None:
cur = self
for c in word:
i = ord(c) - ord('a')
if not cur.next[i]: # 没有这个字符
cur.next[i] = TrieNode()
cur = cur.next[i]
cur.cnt += 1
cur.is_end = True
def find_split_count(self, word, start, n):
if start == n:
return 0
cur = self
m = 0
for i in range(start, n):
idx = ord(word[i]) - ord('a')
if not cur.next[idx]:
return 0
cur = cur.next[idx]
if cur.is_end:
m = self.find_split_count(word, i + 1, n) + 1
if m >= 2:
# print(word[start:i + 1], word[i + 1:], m)
return m
return m if cur.is_end else 0
class Solution:
def longestWord(self, words: List[str]) -> str:
ans = ''
m = 0
trie = TrieNode()
for word in words:
trie.insert(word)
for word in words:
n = len(word)
if trie.find_split_count(word,0,n)>=2:
if n > m :
m = n
ans = word
elif n == m and word < ans:
ans = word
return ans
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