LeetCode 642 号问题：设计搜索自动补全系统

时间 2019-12-07

标签 leetcode 问题设计搜索自动补全系统繁體版

原文原文链接

LeetCode上第 642 号问题：Design Search Autocomplete Systemnode

题目描述

为搜索引擎设计一个搜索自动完成系统。用户能够输入一个句子(至少一个单词，并以一个特殊的字符'#'结尾)。对于除'#'以外的每一个字符，您须要返回与已输入的句子部分前缀相同的前3个历史热门句子。具体规则以下:数组

一个句子的热度定义为用户输入彻底相同句子的次数。返回的前3个热门句子应该按照热门程度排序(第一个是最热的)。若是几个句子的热度相同，则须要使用ascii代码顺序(先显示较小的一个)。若是少于3个热门句子，那么就尽量多地返回。当输入是一个特殊字符时，它意味着句子结束，在这种状况下，您须要返回一个空列表。您的工做是实现如下功能:bash

构造函数:函数

AutocompleteSystem(String[] sentence, int[] times):这是构造函数。输入是历史数据。句子是由以前输入的句子组成的字符串数组。Times是输入一个句子的相应次数。您的系统应该记录这些历史数据。测试

如今，用户想要输入一个新句子。下面的函数将提供用户类型的下一个字符:动画

List input(char c):输入c是用户输入的下一个字符。字符只能是小写字母(“a”到“z”)、空格(“”)或特殊字符(“#”)。另外，前面输入的句子应该记录在系统中。输出将是前3个历史热门句子，它们的前缀与已经输入的句子部分相同。ui

例子: 操做:AutocompleteSystem(["i love you"， "island"，"ironman"， "i love leetcode"]， [5,3,2,2]) 系统已经追踪到如下句子及其对应的时间:搜索引擎

"i love you" : 5 times "island" : 3 times "ironman" : 2 times "i love leetcode" : 2 timesspa

如今，用户开始另外一个搜索:设计

操做:输入(“i”) 输出:["i love you"， "island"，"i love leetcode"] 解释: 有四个句子有前缀“i”。其中，《ironman》和《i love leetcode》有着相同的热度。既然“ ” ASCII码为32，“r”ASCII码为114，那么“i love leetcode”应该在“ironman”前面。此外，咱们只须要输出前3个热门句子，因此“ironman”将被忽略。

操做:输入(' ') 输出:[“i love you”，“i love leetcode”] 解释: 只有两个句子有前缀“i”。

操做:输入(' a ') 输出:[] 解释: 没有以“i a”为前缀的句子。

操做:输入(“#”) 输出:[] 解释: 用户完成输入后，在系统中将句子“i a”保存为历史句。下面的输入将被计算为新的搜索。

注意:

输入的句子老是以字母开头，以“#”结尾，两个单词之间只有一个空格。要搜索的完整句子不会超过100个。包括历史数据在内的每句话的长度不会超过100句。在编写测试用例时，即便是字符输入，也请使用双引号而不是单引号。请记住重置在AutocompleteSystem类中声明的类变量，由于静态/类变量是跨多个测试用例持久化的。详情请点击这里。

题目大意：

设计一个搜索自动补全系统，它须要包含以下两个方法：

构造方法：

AutocompleteSystem(String[] sentences, int[] times): 输入句子sentences，及其出现次数times

输入方法：

List input(char c): 输入字符c能够是26个小写英文字母，也能够是空格，以'#'结尾。返回输入字符前缀对应频率最高的至多3个句子，频率相等时按字典序排列。

思路解析：

核心点：Trie（字典树）

利用字典树记录全部出现过的句子集合，利用字典保存每一个句子出现的次数。

解题思路

题目的要求是补全的句子是按以前出现的频率排列的，高频率的出如今最上面，若是频率相同，就按字母顺序来显示。

频率这种要求很容易想到堆、优先队列、树、Map等知识点，这里涉及到字典与树，那确定使用字典树能解决。

因此首先构造 Trie 的 trieNode 结构以及 insert 方法，构造完 trieNode 类后，再构造一个树的根节点。

因为每次都要输入一个字符，咱们能够用一个私有的 Node：curNode 来追踪当前的节点。

curNode 初始化为 root ，在每次输入完一个句子时，即输入的字符为‘#’时，咱们须要将其置为root。

同时还须要一个 string 类型 stn 来表示当前的搜索的句子。

每输入一个字符，首先检查是否是结尾标识“#”，若是是的话，将当前句子加入trie树，重置相关变量，返回空数组。

如不是，检查当前 TrieNode 对应的 child 是否含有 c 的对应节点。若是没有，将 curNode 置为 NULL 而且返回空数组。
若存在，将curNode 更新为c对应的节点，而且对curNode进行dfs。

dfs 时，咱们首先检查当前是否是一个完整的句子，若是是，将句子与其次数同时加入 priority_queue 中，而后对其 child 中可能存在的子节点进行 dfs 。

进行完 dfs 后，只须要取出前三个，须要注意的是，可能可选择的结果不满3个，因此要在 while 中多加入检测 q 为空的条件语句。

最后要将 q 中的全部元素都弹出。

动画演示

动画是使用 AE 制做，体积比较大，有 32 M，没法使用GIF播放，所以采起视频播放形式，手机党慎点：）

感谢 Jun Chen 大佬提供动画技术支持，笔芯。

Markdown 不提供视频播放功能，请前往这里进行观看：）

参考代码

C++

class TrieNode{
  public:
    string str;
    int cnt;
    unordered_map<char, TrieNode*> child;
    TrieNode(): str(""), cnt(0){};
};

struct cmp{
    bool operator() (const pair<string, int> &p1, const pair<string, int> &p2){
        return p1.second < p2.second || (p1.second == p2.second && p1.first > p2.first);
    }
};

class AutocompleteSystem {
public:
    AutocompleteSystem(vector<string> sentences, vector<int> times) {
        root = new TrieNode();
        for(int i = 0; i < sentences.size(); i++){
            insert(sentences[i], times[i]);
        }
        curNode = root;
        stn = "";
    }
    
    vector<string> input(char c) {
        if(c == '#'){
            insert(stn, 1);
            stn.clear();
            curNode = root;
            return {};
        }
        stn.push_back(c);
        if(curNode && curNode->child.count(c)){
            curNode = curNode->child[c];
        }else{
            curNode = NULL;
            return {};
        }
        
        dfs(curNode);
        
        vector<string> ret;
        int n = 3;
        while(n > 0 && !q.empty()){
            ret.push_back(q.top().first);
            q.pop();
            n--;
        }
        while(!q.empty()) q.pop();
        
        return ret;
    }
    
    void dfs(TrieNode* n){
        if(n->str != ""){
            q.push({n->str, n->cnt});
        }
        for(auto p : n->child){
            dfs(p.second);
        }
    }
    
    void insert(string s, int cnt){
        TrieNode* cur = root;
        for(auto c : s){
            if(cur->child.count(c) == 0){
                cur->child[c] = new TrieNode();
            }
            cur = cur->child[c];
        }
        cur->str = s;
        cur->cnt += cnt;
    }
    
private:
    TrieNode *root, *curNode;
    string stn;
    priority_queue<pair<string,int>, vector<pair<string, int>>, cmp > q;
    
};

复制代码

Python

代码由小伙伴 Toby Qin 和 xiaodong 提供：）

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = dict()
        self.sentences = set()

class AutocompleteSystem(object):

    def __init__(self, sentences, times):
        """ :type sentences: List[str] :type times: List[int] """
        self.buffer = ''
        self.stimes = collections.defaultdict(int)
        self.trie = TrieNode()
        for s, t in zip(sentences, times):
            self.stimes[s] = t
            self.addSentence(s)
        self.tnode = self.trie

    def input(self, c):
        """ :type c: str :rtype: List[str] """
        ans = []
        if c != '#':
            self.buffer += c
            if self.tnode: self.tnode = self.tnode.children.get(c)
            if self.tnode: ans = sorted(self.tnode.sentences, key=lambda x: (-self.stimes[x], x))[:3]
        else:
            self.stimes[self.buffer] += 1
            self.addSentence(self.buffer)
            self.buffer = ''
            self.tnode = self.trie
        return ans

    def addSentence(self, sentence):
        node = self.trie
        for letter in sentence:
            child = node.children.get(letter)
            if child is None:
                child = TrieNode()
                node.children[letter] = child
            node = child
            child.sentences.add(sentence)
复制代码