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LeetCode-0324~28

leetCode1032

思路:想的是维护一个后缀数组,然后用Set去判断一下,结果超时了,去看题解,好家伙AC自动机,没办法,开始学。

正确题解

class ACNode{public ACNode[] children;public boolean exist;public ACNode fail;public ACNode(){this.children = new ACNode[26];this.exist = false;this.fail = null;}public ACNode FindFail(int ch){ACNode tmp = this.fail;while(tmp!=null&&tmp.children[ch]==null)tmp = tmp.fail;return tmp;}
}class Trie{public ACNode root;public Trie(){this.root = new ACNode();}public void insert(String p){ACNode tmp = this.root;for(int i=0;i<p.length();i++){char ch = p.charAt(i);int it = ch - 'a';ACNode child = tmp.children[it];if(child==null){child = new ACNode();tmp.children[it] = child;}tmp = tmp.children[it];}tmp.exist = true;}
}class StreamChecker {private Trie root;private ACNode current;public StreamChecker(String[] words) {this.root = new Trie();this.current = this.root.root;for(int i=0;i<words.length;i++){this.root.insert(words[i]);}Queue<ACNode> queue = new LinkedList<>();for(int i=0;i<26;i++){ACNode child = this.current.children[i];if(child!=null){child.fail = this.current;queue.offer(child);}}//  BFSwhile(!queue.isEmpty()){ACNode tmp = queue.poll();for(int i=0;i<26;i++){ACNode child = tmp.children[i];if(child!=null){ACNode fail = tmp.FindFail(i);if(fail!=null){child.fail = fail.children[i];child.exist = fail.children[i].exist||child.exist;}else{child.fail = this.current;}queue.offer(child);}}}}public boolean query(char letter) {ACNode tmp = this.current;int it = letter - 'a';while(tmp.fail!=null&&tmp.children[it]==null)tmp = tmp.fail;if(tmp.children[it]!=null){this.current = tmp.children[it];}else{this.current = this.root.root;}if(this.current.exist){return true;}else {return false;}}
}

之前代码也记录一下吧,虽然过不了

class StreamChecker {private Set<String>wordset;private String postfix[];public StreamChecker(String[] words) {this.wordset = new HashSet<String>();this.postfix = new String[]{};for(int i=0;i<words.length;i++){this.wordset.add(words[i]);}}public boolean query(char letter) {int len = this.postfix.length;String newPostfix[] = new String[len+1];boolean flag = false;if(len==0)newPostfix[0]=""+letter;else {for(int i=0;i<len;i++)newPostfix[i]=this.postfix[i]+letter;newPostfix[len]=""+letter;}this.postfix=newPostfix;for(int i=0;i<this.postfix.length;i++){if(this.wordset.contains(this.postfix[i])){flag = true;break;}}return flag;}
}/*** Your StreamChecker object will be instantiated and called as such:* StreamChecker obj = new StreamChecker(words);* boolean param_1 = obj.query(letter);*/

AC自动机

与KMP同时期算法,用于多模式匹配

同样给你一个T串,你要搜索多个单词(p串),如果是KMP的话,有几个单词就搜几遍,AC自动机进过预处理之后,只要扫描一遍T串就可以把p串里面的单词都找出来。

字典树:

请添加图片描述

  1. root节点最大有26个孩子,字母a-z
  2. 图中有两个圈的点代表单词真正的结尾
  3. 查找失败:
    1. 查找字母时发现是空指针
    2. 找到了单词,但是发现没有这个标记,不是一个单词

fail指针

请添加图片描述

  1. 如果i的fail指针是j,则word[j]是word[i]的最长后缀。
    1. 例如9指向4 则说明he是she的最长后缀。
    2. 再例如,10指向3 ,hers的最长后缀是ers但是字典树里面并没有,所以只能指向s。
    3. 如果fail指针指向root,则说明该单词没有后缀在该字典里面
  2. 利用fail指针查询,一个一个字母进行查询:
    1. 字母a:root查询失败,回到root
    2. 字母h:查询到,一直到his整个单词都可以查到。
    3. 第二个字母h:匹配失败,会跳转到失败指针所指:3好点。多模匹配就是利用单词共同的部分去查找,如果是KMP的话,他会从头再去找hshe,但是利用单词之间共同的后缀部分,可以跳过部分匹配工作。这样一直到节点九,查找到了单词she。并且再进行匹配为空,顺着fail指针到4号。
    4. 字母e找到了he单词,然后顺着找又找到了hers。
  3. 为什么顺着fail指针移动可以多模匹配:利用了单词的后缀可能是其他单词的前缀的关系
  4. 不仅要检测是否存在,还需要检测存在的位置

预处理过程(fail指针+exist单词信息)

  1. 根据p串里面的单词构建字典树
  2. 例如1->2->3构建出完整的单词,在该节点存储一个数组,存储以次字母结尾的单词长度。
  3. 实现fail指针:使用bfs层序遍历
    1. 对于单个字母,前后缀为空,直接指向root;字典树第一次的fail指针都会指向root
    2. 对于深度大于1的节点,他的fail指针需要用到父节点的失败指针,他会观察父fail指针有没有和他字母一样的孩子。如果为空,也会指向root,否则,会指向对应节点。
  4. 如果一个单词的结尾节点的fail指针指向了另一个单词的结尾节点,则该单词的结尾数组里面会追加一个单词长度信息。

查找T串

请添加图片描述

  1. 查a:从root出发,root没有此儿子,空串,还是在root不动。
  2. 查h:从root出发,root有h,但是里面exist信息为空,虽然是节点单不是p串单词,继续从h出发匹配
  3. 查i:从h出发,h有儿子i,同样exist为空,继续
  4. 查s:从i出发,i有s儿子,且有exist信息,此时T串迭代器it为3,p串长度为3,回退3个就是1-3是p串单词his。继续匹配,从10号节点s出发
  5. 查h:从s出发,s没有h这个儿子,走fali指针到4号匹配。4号有h儿子,到达5号节点,exist为空,继续查。
  6. 查e:从h(5号)出发,h有e这个儿子,且exist有货,同时找到了she和he两个单词。继续查
  7. 查r:e没有r,走fail指针到3号,3号e确实有r儿子,exist为空,继续查
  8. 查s:r有s,且exist有货,找到hers单词

代码实现

字典树

这里要求会写BFS和字典树,字典树的实现写了一下:

// 仅匹配小写字母,如果想广泛匹配,可以修改children数组
class TrieNode{private TrieNode[] children;private boolean isEndOfWord;public TrieNode(){this.children = new  TrieNode[26];this.isEndOfWord = false;}public TrieNode[] getChildren(){return this.children;}public boolean isEndOfWord(){return this.isEndOfWord;}public void setEndOfWord(boolean endOfWord){this.isEndOfWord=endOfWord;}
}public class Trie {private TrieNode root;public Trie(){root = new TrieNode();}public void insert(String word){TrieNode current = this.root;for(int i=0;i<word.length();i++){char ch = word.charAt(i);TrieNode child = current.getChildren()[ch-'a'];if(child==null){child = new TrieNode();current.getChildren()[ch-'a'] = child;}current = child;}current.setEndOfWord(true);}public boolean search(String word){TrieNode current = this.root;for(int i=0;i<word.length();i++){char ch = word.charAt(i);TrieNode child = current.getChildren()[ch-'a'];if(child==null){return false;}current = child;}return current.isEndOfWord();}
}

AC自动机

class ACNode {public ACNode[] children;List<Integer> exist;public ACNode fail;public ACNode(){this.children = new ACNode[26];this.exist = new ArrayList<>();this.fail = null;}/*** 如果i.fail指向j,则j是i的最长后缀,如果此时j是一个单次的话,就要将j的exist也转存的i的exist中*/public void AddExist(List<Integer> exist){if(exist==null||exist.size()==0)return;for(int i=0;i<exist.size();i++){this.exist.add(exist.get(i));}}/*** 迭代寻找失败指针,只有当找到时或者*/public ACNode FindFail(int c){ACNode tmp = this.fail;while (tmp!=null&&tmp.children[c]==null){tmp = tmp.fail;}return tmp;}
}class TrieTree{public ACNode root;public TrieTree(){this.root = new ACNode();}public void insert(String p){ACNode current = this.root;for(int i=0;i<p.length();i++){char ch = p.charAt(i);int it = ch-'a';ACNode child = current.children[it];if(child==null){child = new ACNode();current.children[it] = child;}current = current.children[it];}current.exist.add(p.length());}
}public class AC_automaton {private TrieTree root;public AC_automaton(){this.root = new TrieTree();}/*** 构建字典树,并且生成fail指针*/public void build(String p[]){for(int i=0;i<p.length;i++){this.root.insert(p[i]);}//  开始补全fail指针Queue<ACNode> queue = new LinkedList<>();//  处理第一层ACNode root = this.root.root;for(int i=0;i<26;i++){if(root.children[i]!=null){root.children[i].fail=root;queue.offer(root.children[i]);}}//  BFSwhile (!queue.isEmpty()){ACNode current = queue.poll();for(int i=0;i<26;i++){ACNode child = current.children[i];if(child!=null){queue.offer(child);//  调用迭代查找ACNode fail = current.FindFail(i);if(fail==null){child.fail=root;}else {child.fail=fail.children[i];//  将最长后缀的exist数组继承过来child.AddExist(fail.children[i].exist);}}}}}/*** 匹配T串*/public void query(String T){if(T==null||T.length()==0)return;ACNode current = this.root.root;for(int i=0;i<T.length();i++){char ch = T.charAt(i);int it = ch-'a';while (current.fail!=null&&current.children[it]==null){current=current.fail;}if(current.children[it]!=null){current = current.children[it];}else{continue;}if(current.exist.size()>0){for(int j=0;j<current.exist.size();j++){int l = current.exist.get(j);if(i-l+1<0){System.out.print("Error: i-l<0!");continue;}String str = T.substring(i-l+1,i+1);System.out.println("找到字符串:"+str);}}}}
}

测试:

public class MyTest {@Testpublic void TestTrieInsert(){Trie root = new Trie();root.insert("trie");System.out.print(root);}@Testpublic void TestAC_automaton(){AC_automaton acAutomaton = new AC_automaton();acAutomaton.build(new String[]{"he","hers","his","she"});acAutomaton.query("ahishers");}}

结果:

找到字符串:his
找到字符串:she
找到字符串:he
找到字符串:hers

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