C++のワードスクエア
単語のセットがあり(すべてが一意である)、すべてのワードスクエアを検索する必要があり、それらから構築できます。ここで、k番目の行と列がまったく同じ文字列を読み取る場合、単語のシーケンスは有効なワードスクエアを形成します。ここで、0≤k したがって、入力が["area"、 "lead"、 "wall"、 "lady"、 "ball"]の場合、出力は[["wall"、 "area" 、"lead"、 "lady"]、["ball"、 "area"、 "lead"、 "lady"]]
これを解決するには、次の手順に従います-
ノード構造を定義します。変数isEndと子ノードのリストがあります
1つの2D配列retを定義する
関数insertNode()を定義します。これには、head、s、
ノード:=ヘッド
初期化i:=0の場合、i
x:=s [i]
ノードの子配列が空の場合、-
ノードのchild[x]:=新しいノード
node:=ノードのchild[x]
isEnd of node:=true
getAllWordsという関数を定義します。これには、idx、prefixmノード、および一時配列が必要です
ノードが空の場合、-
戻る
ノードのisEndがtrueの場合、-
温度の最後にcurrを挿入します
戻る
idx> =プレフィックスのサイズの場合、-
各ノードについて、ノードの子になります-
getAllWords(idx、prefix、it.second、temp、curr + it.first)
それ以外の場合-
x:=prefix [idx]
ノードの子が空でない場合、-
戻る
getAllWords(idx + 1、プレフィックス、ノードの子[x]、temp、curr + x)
関数solve()を定義します。これには、配列temp、idx、reqSize、head、
idxがreqSizeと同じ場合、-
retの最後にtempを挿入します
戻る
プレフィックス:=空の文字列
初期化i:=0の場合、i <温度のサイズの場合、更新(iを1増やします)、実行-
プレフィックス:=プレフィックス+ temp [i、idx]
可能な配列を定義する
curr=頭
getAllWords(0、prefix、curr、possible)
初期化i:=0の場合、i <可能なサイズの場合、更新(iを1増やします)、実行-
s:=可能[i]
tempの最後にsを挿入します
Solve(temp、idx + 1、reqSize、head)
tempから最後の要素を削除します
メインの方法から、次のようにします-
ヘッド=新しいノード
初期化i:=0の場合、i <単語のサイズの場合、更新(iを1増やします)、実行-
insertNode(head、words [i])
アレイの温度を定義する
初期化i:=0の場合、i <単語のサイズの場合、更新(iを1増やします)、実行-
s:=words [i]
tempの最後にsを挿入します
解決(temp、1、単語のサイズ[0]、頭)
tempから最後の要素を削除します
retを返す
理解を深めるために、次の実装を見てみましょう-
b a l l a r e a l e a d l a d y
例
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
void print_vector(vector<vector<auto>> v){
cout << "[";
for(int i = 0; i<v.size(); i++){
cout << "[";
for(int j = 0; j <v[i].size(); j++){
cout << v[i][j] << ", ";
}
cout << "],";
}
cout << "]"<<endl;
}
struct Node {
bool isEnd;
map<char, Node *> child;
};
class Solution {
public:
vector<vector<string>> ret;
void insertNode(Node *head, string &s) {
Node *node = head;
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
char x = s[i];
if (!node->child[x]) {
node->child[x] = new Node();
}
node = node->child[x];
}
node->isEnd = true;
}
void getAllWords(int idx, string prefix, Node *node, vector<string>&temp,
string curr = "") {
if (!node)
return;
if (node->isEnd) {
temp.push_back(curr);
return;
}
if (idx >= prefix.size()) {
for (auto &it : node->child) {
getAllWords(idx, prefix, it.second, temp, curr + it.first);
}
}
else {
char x = prefix[idx];
if (!node->child[x])
return;
getAllWords(idx + 1, prefix, node->child[x], temp, curr + x);
}
}
void solve(vector<string> &temp, int idx, int reqSize, Node *head){
if (idx == reqSize) {
ret.push_back(temp);
return;
}
string prefix = "";
for (int i = 0; i < temp.size(); i++) {
prefix += temp[i][idx];
}
vector<string> possible;
Node *curr = head;
getAllWords(0, prefix, curr, possible);
for (int i = 0; i < possible.size(); i++) {
string s = possible[i];
temp.push_back(s);
solve(temp, idx + 1, reqSize, head);
temp.pop_back();
}
}
vector<vector<string>> wordSquares(vector<string> &words) {
ret.clear();
Node *head = new Node();
for (int i = 0; i < words.size(); i++) {
insertNode(head, words[i]);
}
vector<string> temp;
for (int i = 0; i < words.size(); i++) {
string s = words[i];
temp.push_back(s);
solve(temp, 1, (int)words[0].size(), head);
temp.pop_back();
}
return ret;
}
};
main() {
Solution ob;
vector<string> v = {"area", "lead", "wall", "lady", "ball"};
print_vector(ob.wordSquares(v));
}
入力
{"area", "lead", "wall", "lady", "ball"}
出力
[[wall, area, lead, lady, ],[ball, area, lead, lady, ],]
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C++でのBKツリーの紹介
BKツリーまたはBurkhardツリーは、レーベンシュタイン距離に基づいてスペルチェックを実行するために通常使用されるデータ構造の形式です。また、文字列照合にも使用されます。オートコレクト機能を使用して、このデータ構造を作成できます。辞書にいくつかの単語があり、他のいくつかの単語のスペルミスをチェックする必要があるとします。スペルがチェックされる特定の単語に近い単語のコレクションが必要です。たとえば、「uck」という単語がある場合、正しい単語は(truck、duck、duck、suck)になります。したがって、単語を削除するか、文字を適切な文字に置き換える新しい単語を追加することで、スペルミス
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C++でBSTのノードを削除する
二分探索木があるとします。 1つのキーkを取得し、指定されたキーkをBSTから削除して、更新されたBSTを返す必要があります。したがって、ツリーが次のような場合- そして、キーk =3の場合、出力ツリーは-になります。 これを解決するには、次の手順に従います- ルートノードを削除するためにdeleteRoot()というメソッドを定義します。これは次のように機能します ルートがnullの場合、nullを返します ルートに右のサブツリーがない場合は、ルートの左に戻ります x:=ルートの後継者 xの左側を左に設定:=ルートの左側 ルート