Question

这是一个场景，给定一个单词从每个步骤中的单词中删除单个字符，使得缩小的单词仍然是字典中的单词。继续，直到没有人物离开。

这是一个问题：你需要删除正确的字符，例如。总之，可能有两个可能被移除的字符，两者都可能导致缩小的单词成为有效单词，但在稍后阶段，可能会缩小到最后，即没有剩下的字符，而另一个可能挂断。

示例：

行星
植物
裤
锅
的
一个

OR

行星
平面
车道
不可能进一步，假设lan不是一个单词。希望你有这个主意。

请参阅我的代码，我使用递归，但想知道是否有更有效的解决方案来做同样的事情。

public class isMashable
{

  static void initiate(String s)
  {
    mash("", s);
  }

  static void mash(String prefix, String s)
  {
    int N = s.length();
    String subs = "";

    if (!((s.trim()).equals("")))
      System.out.println(s);

    for (int i = 0 ; i < N ; i++)
    {
      subs = s.substring(0, i) + s.substring(i+1, N);
      if (subs.equals("abc")||subs.equals("bc")||subs.equals("c")||subs.equals("a")) // check in dictionary here
        mash("" + s.charAt(i), subs);
    }
  }

  public static void main(String[] args)
  {
    String s = "abc";
    initiate(s);
  }
}

Answer 1

运行BFS算法。如果您可以删除多个字符，请单独删除它们并放入优先级队列，如果要回溯路径，请将指针保留为父项（通过删除字符创建此单词的原始单词））节点中的单词thelef。当你删除所有字符，终止和回溯路径，或者如果没有有效的方法，你将有一个空的优先级队列

Answer 2

我在几个项目中使用了Porter Stemming - 这当然只能帮助你减少这个词的结尾。

Porter词干算法（或'Porter stemmer'）是一个过程从单词中删除普通的形态和拐点结尾用英语讲。其主要用途是作为术语标准化过程的一部分这通常在设置信息检索系统时完成。

在M.F. Porter, 1980, An algorithm for suffix stripping, Program, 14(3) pp 130−137中发生了重印。

Martin甚至在他的网站上有一个Java version available。

Answer 3

你走了。 mash-method将使用传递给构造函数的字典为任何给定的String找到解决方案（字典单词列表）。如果没有解决方案（以单字母结尾），该方法将返回null。如果您对所有部分解决方案感兴趣（在获得单个字母之前结束），您应该稍微调整算法。

假定字典是一组大写字符串。你当然可以使用你自己的类/接口。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class WordMash {

    private final Set<String> dictionary;

    public WordMash(Set<String> dictionary) {
        if (dictionary == null) throw new IllegalArgumentException("dictionary == null");
        this.dictionary = dictionary;
    }

    public List<String> mash(String word) {
        return recursiveMash(new ArrayList<String>(), word.toUpperCase());
    }

    private List<String> recursiveMash(ArrayList<String> wordStack, String proposedWord) {
        if (!dictionary.contains(proposedWord)) {
            return null;
        }
        wordStack.add(proposedWord);

        if (proposedWord.length() == 1) {
            return wordStack;
        }

        for (int i = 0; i < proposedWord.length(); i++) {
            String nextProposedWord = 
                proposedWord.substring(0, i) + proposedWord.substring(i + 1, proposedWord.length());    
            List<String> finalStack = recursiveMash(wordStack, nextProposedWord);
            if (finalStack != null) return finalStack;
        }

        return null;
    }

}

示例：

Set<String> dictionary = new HashSet<String>(Arrays.asList(
        "A", "AFRICA", "AN", "LANE", "PAN", "PANT", "PLANET", "PLANT"
));
WordMash mash = new WordMash(dictionary);

System.out.println(mash.mash("planet"));
System.out.println(mash.mash("pant"));


System.out.println(mash.mash("foo"));
System.out.println(mash.mash("lane"));
System.out.println(mash.mash("africa"));

Answer 4

好吧，它不是Java，只是JavaScript，但可能你可以改变它：

http://jsfiddle.net/BA8PJ/

function subWord( w, p, wrapL, wrapR ){
  return w.substr(0,p)
      + ( wrapL ? (wrapL + w.substr(p,1) + wrapR ):'')
      + w.substr(p+1);
}

// wa = word array:         ['apple','banana']
// wo = word object/lookup: {'apple':true,'banana':true}
function initLookup(){
  window.wo = {};
  for(var i=0; i < wa.length; i++) wo[ wa[i] ] = true;
}



function initialRandomWords(){
  // choose some random initial words
  var level0 = [];
  for(var i=0; i < 100; i++){
    var w = wa[ Math.floor(Math.random()*wa.length) ];
    level0.push({ word: w, parentIndex:null, pos:null, leaf:true });
  }
  return level0;
}



function generateLevels( levels ){
  while(true){
    var nl = genNextLevel( levels[ levels.length-1 ]);
    if( ! nl ) break;
    levels.push( nl );
  }
}

function genNextLevel( P ){ // P: prev/parent level
  var N = [];               // N: next level
  var len = 0;
  for( var pi = 0; pi < P.length; pi ++ ){
    pw = P[ pi ].word; // pw: parent word
    for( var cp = 0; cp < pw.length; cp++ ){ // cp: char pos
      var cw = subWord( pw, cp ); // cw: child word
      if( wo[cw] ){
        len++;
        P[ pi ].leaf = false;
        N.push({ word: cw, parentIndex:pi, pos:cp, leaf:true });
      }
    }
  }
  return len ? N : null;
}



function getWordTraces( levels ){
  var rows = [];
  for( var li = levels.length-1; li >= 0; li-- ){
    var level = levels[ li ];
    for( var i = 0; i < level.length; i++ ){
      if( ! level[ i ].leaf ) continue;
      var trace = traceWord( li, i );
      if( trace.length < 2 ) continue;
      rows.push( trace );
    }
  }
  return rows;
}

function traceWord( li, i ){
  var r = [];
  while(true){
    var o = levels[ li ][ i ];
    r.unshift( o );
    i = o.parentIndex;
    if( !i ) break;
    li--;
    if( li < 0 ) break;
  };
  return r;
}



function compareTraces( aa, bb ){
  var a = aa[0].word, b = bb[0].word;
  if( a == b ){
    if( aa.length < bb.length ) return -1;
    if( aa.length > bb.length ) return +1;
  }

  var len = Math.min( aa.length, bb.length )
  for( var i = 0; i < len; i++ ){
    var a = aa[i].word, b = bb[i].word;
    if( a < b ) return +1;
    if( a > b ) return -1;
  }

  if( aa.length < bb.length ) return -1;
  if( aa.length > bb.length ) return +1;

  return 0;
}


function prettyPrintTraces( rows ){
  var prevFirstWord = null;
  for( var ri = rows.length-1; ri >= 0; ri-- ){
    var row = rows[ ri ];

    if(  prevFirstWord != row[0].word  ){
      if( prevFirstWord ) $('body').append('<div class="sep"/>');
      prevFirstWord = row[0].word;
    }

    var $row = $('<div class="row"/>');
    for( var i = 0; i < row.length; i++ ){

      var w = row[i].word;
      var c = row[i+1];
      if( c )  w = subWord( w, c.pos, '<span class="cut">', '</span>');

      var $word = $('<div class="word"></div>').html( w ).toggleClass('last-word', w.length < 2 );
      $row.append( $word );
    }
    $('body').append( $row );
  }
};

function main(){
  initLookup();

  window.levels = [ initialRandomWords() ];

  generateLevels( levels );

  rows = getWordTraces( levels );

  rows.sort( compareTraces );

  prettyPrintTraces( rows );
}

Answer 5

使用单词中的给定字符（不允许重复）创建trie（或suffix tree），并使用字典检查trie的每个子树。这应该对你有帮助。

参考访问

Answer 6

这是一种使用深度优先搜索的算法。给出一个单词，检查它是否有效（在字典中）。如果有效，则从每个索引处的字符串中删除一个字符，然后递归检查“切碎”字符。这个词再次有效。如果切断的单词在任何时候都无效，那么您走错路径并返回上一步。

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class RemoveOneCharacter {
    static Set<String> dict = new HashSet<String>();

    public static boolean remove(String word){
        if(word.length() == 1)
            return true;

        if(!dict.contains(word))
            return false;

        for(int i=0;i<word.length();i++){
            String choppedWord = removeCharAt(word,i);
            boolean result = remove(choppedWord);
            if(result)
                return true;
        }
        return false;
    }

    public static String removeCharAt(String str, Integer n) {
        String f = str.substring(0, n);
        String b = str.substring(n+1, str.length());
        return f + b;
    }

    public static void main(String args[]){
        dict.add("heat");
        dict.add("eat");
        dict.add("at");
        dict.add("a");

        dict.add("planets");
        dict.add("planet");
        dict.add("plant");
        dict.add("plane");
        dict.add("lane");
        dict.add("plants");
        dict.add("pant");
        dict.add("pants");
        dict.add("ant");
        dict.add("ants");
        dict.add("an");


        dict.add("clean");
        dict.add("lean");
        dict.add("clan");
        dict.add("can");

        dict.add("why");

        String input = "heat";
        System.out.println("result(heat) " + remove(input));
        input = "planet";
        System.out.println("result(planet) " + remove(input));
        input = "planets";
        System.out.println("result(planets) " + remove(input));
        input = "clean";
        System.out.println("result(clean) " + remove(input));
        input = "why";
        System.out.println("result(why) " + remove(input));
        input = "name";
        System.out.println("result(name) " + remove(input));


    }

}

从单词中删除字符的算法，使得缩小的单词仍然是字典中的单词

6 个答案: