面试题 17.13. 恢复空格
题目来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/re-space-lcci
题目
哦,不!你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了,并且大写也弄成了小写。像句子 "I reset the computer. It still didn’t boot!"
已经变成了 "iresetthecomputeritstilldidntboot"
。在处理标点符号和大小写之前,你得先把它断成词语。当然了,你有一本厚厚的词典 dictionary
,不过,有些词没在词典里。假设文章用 sentence
表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。
注意: 本题相对原题稍作改动,只需返回未识别的字符数
示例:
输入:
dictionary = ["looked","just","like","her","brother"]
sentence = "jesslookedjustliketimherbrother"
输出: 7
解释: 断句后为"jess looked just like tim her brother",共7个未识别字符。
提示:
- 0 <= len(sentence) <= 1000
- dictionary中总字符数不超过 150000。
- 你可以认为dictionary和sentence中只包含小写字母。
解题思路
思路:动态规划
先进行状态定义,设 dp[i]
表示字符串中前 i
个字符的最少未识别字符数。
现在说一下状态转移,这里分情况讨论:
- 当确定前面
i-1
个字符时,如果第i
个字符,无法与前面的子串组成单词时,也就代表第i
个字符无法匹配,此时第i
个字符当成一个未识别的字符数,那么dp[i] = dp[i-1] + 1
; - 现在讨论第
i
个字符可以跟前面子串匹配存在于dictionary
的情况:- 遍历前
i
个字符,若存在以索引j
开始到第i
个字符串结尾的字符串存储于字典中,那么dp[i] = min(dp[i], dp[j])
,维护更新dp[i]
。
- 遍历前
具体的代码见【代码实现】。
上面的动态规划中,当需要确定第 i
个字符是否能够与前面的子串进行匹配时,每次都需要遍历前 i
个字符,判断是否存在以索引 j
开始到第 i
个字符结尾的字符串且存在于词典中。这里会消耗大量的时间。
官方题解提供使用【字典树】的思路进行优化。这里 暂留空(对于字典树还不熟练,后续有机会补充这方面的内容,欢迎指导交流。)
代码实现
class Solution:
def respace(self, dictionary: List[str], sentence: str) -> int:
length = len(sentence)
dp = [0] * (length + 1)
for i in range(1, length + 1):
# 先默认第 i 个字符无法匹配,简化操作
dp[i] = dp[i-1] + 1
# 尝试查找是否存在索引 j 开始到第 i 个字符能够组成的字符串存在于词典中
for j in range(i):
if sentence[j:i] in dictionary:
dp[i] = min(dp[i], dp[j])
return dp[length]
实现结果
总结
- 先进行状态定义,设
dp[i]
为前 i 个字符中最少未识别字符数; - 状态转移,分情况讨论:
- 假设确定前
i-1
个字符的情况,先考虑第i
个字符无法与前面的子串组成单词时,也就代表第i
个字符无法匹配,此时第i
个字符当成一个未识别的字符数,那么dp[i] = dp[i-1] + 1
; - 当第
i
个字符可以跟前面子串匹配且存在于dictionary
的情况:- 遍历前
i
个字符,若存在以索引j
开始到第i
个字符串结尾的字符串存储于字典中,那么dp[i] = min(dp[i], dp[j])
,维护更新dp[i]
。
- 遍历前
- 假设确定前
- 可用字典树进行优化。(不太熟练,暂留空)
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