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记一道未能答出的算法面试题

2018-03-16  本文已影响2144人  工程师milter

昨天晚上,参加了一场面试,有道算法题当时没答出来,痛心疾首!刚刚起床给娃娃换尿布的空当,突然间就想清楚了实现的办法,当时没答出来就是卡在构建多叉树这一点!本文会给出这个问题的解答,同时反思为什么没答出来,以期为以后的面试提供一些借鉴。

一、题目

任务:查词典
描述:有一个词典文件,每行一个词。编写程序在用户输入的一段文本中,找到所有在字典中的词,优先匹配最长的词,
并在句子中标记出来。要求尽量少的使用内存,速度尽量快。

输入:

  1. 词典文件,假设有这些词:杭州 西湖 西湖博物馆 博物馆
  2. 用户输入的一段文字,如“我在杭州西湖边的西湖博物馆里面。”

输出:一个字符串,词典中的词单独分出来,并在后面带上标记,如:“我在 杭州/W 西湖/W 边的 西湖博物馆/W 里面。”

二、分析与作答

这道题要分两步来解答,首先,利用词典文件,在内存中构建一个单词查找树;其次,遍历用户输入,实时在单词查找树中查找,匹配到一个最长的单词时,按照格式输出。所以,首先来构建树,第一步自然是定义Node类:

class Node {
        public Character ch = null;
        public boolean isWordEnd = false;
        public Map<Character, Node> next;

        public Node() {
            this.next = new HashMap<>();
        }

        public Node(char ch) {
            this.ch = ch;
            this.next = new HashMap<>();
        }

        public Node(char ch, boolean isWordEnd) {
            this.ch = ch;
            this.isWordEnd = isWordEnd;
            this.next = new HashMap<>();
        }
    }
/*以上是定义了一个节点类,
在一个节点类中,首先要存储这个节点中的字符,
所以定义了ch这个成员变量;同时要存储这个节点
下面的节点们,为了提高查找效率,使用了Map,
其key即是该节点下面的一个节点中的字符,value就是这个下面的节点。
看起来,下面的节点中的字符数据在key和value中都存在,有点浪费空间,
但这是典型的以空间换时间的策略,后续在使用查找树时会有感觉。
*/

下一步,我们要定义词典类,该类根据单词文件,利用上面的Node类,构建一个单词查找树,并使用它进行查询。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Dictionary {
  
    public Node root = new Node();

    public void generateDic(String[] dicFile) {

        for (int i = 0; i < dicFile.length; i++) {
            Map<Character, Node> cur = root.next;
            Node curNode = null;
            char[] chs = dicFile[i].toCharArray();
            for (int j = 0; j < chs.length; j++) {
                if (cur.containsKey(chs[j])) {
                    curNode = cur.get(chs[j]);
                    cur = cur.get(chs[j]).next;

                } else {
                    Node addNode = new Node(chs[j]);
                    cur.put(chs[j], addNode);
                    curNode = addNode;
                    cur = addNode.next;
                }
                if(j == chs.length-1){
                    curNode.isWordEnd = true;
                }
            }

        }
    }

   public static void main(String[] args) {
        Dictionary dic = new Dictionary();
        String[] dicFile ={"杭州", "西湖", "西湖博物馆"};
        dic.generateDic(dicFile);
        char[] input = "我在杭州西湖博边的西湖博物馆里面".toCharArray();
        Map<Character, Node> cur = dic.root.next;
        boolean inWord = false;
        int wordHead = -1;
        int wordEnd = -1;
        for (int i = 0; i < input.length; i++) {
            if (inWord == false) {
                cur = dic.root.next;
                wordHead = -1;
                wordEnd = -1;
                if (cur.containsKey(input[i])) {
                    inWord = true;
                    wordHead  = i;
                    if(cur.get(input[i]).isWordEnd == true)
                        wordEnd = i;
                    cur = cur.get(input[i]).next;
                } else {
                    System.out.print(input[i]);
                }
            } else {
                if (cur.containsKey(input[i])) {
                    if(cur.get(input[i]).isWordEnd == true)
                        wordEnd = i;
                    cur =cur.get(input[i]).next;
                } else {
                    if(wordEnd == -1){
                        i = wordHead; 
                        inWord = false;
                        continue;
                    }else{
                        System.out.print(" ");
                        printWord(input, wordHead, wordEnd);
                        System.out.print("/W");
                        i = wordEnd;
                        inWord = false;
                        continue;

                    }

                }

            }
            if(i == input.length-1 && inWord == true){
                if(wordEnd != -1){
                    System.out.print(" ");
                    printWord(input, wordHead, wordEnd);
                    System.out.print("/W");
                    i = wordEnd;
                    inWord = false;

                }else{
                    i = wordHead;
                    inWord = false;
                }
            }
        }

    }

    private static void printWord(char[] input, int wordHead, int wordEnd) {
        for(int i = wordHead; i <= wordEnd; i++)
            System.out.print(input[i]);
    }
}
//该程序的输出为:
//我在 杭州/W 西湖/W博边的 西湖博物馆/W里面

在上面的main方法中,使用单词查找树时,我们大量使用了containsKey这一方法,由于该方法属于Map,所以其查找效率为O(1)。这使得我们处理N个字符的字符串时,时间复杂度降到了O(N)。

三、总结与反思

认真看看上面的解答,其实并不算难。自己为什么没有答出来呢?分析来分析去,还是因为练得少,手生。面试前,近半年时间,虽然在工作,但是算法类的题目几乎没有练习过,中午得知晚上面试时,才在下午工作空隙中将排序动规之类粗略回忆了一下。
真正动起手来开始写代码,才发现手生的不行,看到这个题目,虽然大致知道用单词查找树,可是却无法创建出来,导致无法完成解答。
以后面试,尤其是代码类的面试,一定要留出几天,认真找几道题练练手,达到warm up的效果后再去面试,不能就这样赤膊上阵了。

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