Question

我写了一个小程序，试图在两个相等长度的英语单词之间找到一个连接。 Word A将通过一次更改一个字母转换为Word B，每个新创建的单词必须是英文单词。

例如：

Word A = BANG
Word B = DUST

结果：

BANG -> BUNG ->BUNT -> DUNT -> DUST

我的流程：

将一个英文单词列表（由109582个单词组成）加载到Map<Integer, List<String>> _wordMap = new HashMap();中，键将是单词长度。
用户输入2个字。
createGraph创建图表。
计算这两个节点之间的最短路径
打印出结果。

一切都很好，但我对第3步的时间不满意。

见：

Completely loaded 109582 words!
CreateMap took: 30 milsecs
CreateGraph took: 17417 milsecs
(HOISE : HORSE)
(HOISE : POISE)
(POISE : PRISE)
(ARISE : PRISE)
(ANISE : ARISE)
(ANILE : ANISE)
(ANILE : ANKLE)
The wholething took: 17866 milsecs

我对在第3步中创建图表所花费的时间不满意，这是我的代码（我在图中使用JgraphT）：

private List<String> _wordList = new ArrayList();  // list of all 109582 English words
private Map<Integer, List<String>> _wordMap = new HashMap();  // Map grouping all the words by their length()
private UndirectedGraph<String, DefaultEdge> _wordGraph =
        new SimpleGraph<String, DefaultEdge>(DefaultEdge.class);  // Graph used to calculate the shortest path from one node to the other.


private void createGraph(int wordLength){

    long before = System.currentTimeMillis();
    List<String> words = _wordMap.get(wordLength);
    for(String word:words){
        _wordGraph.addVertex(word);  // adds a node
        for(String wordToTest : _wordList){
            if (isSimilar(word, wordToTest)) {        
                _wordGraph.addVertex(wordToTest);  // adds another node
                _wordGraph.addEdge(word, wordToTest);  // connecting 2 nodes if they are one letter off from eachother
            }
        }            
    }        

    System.out.println("CreateGraph took: " + (System.currentTimeMillis() - before)+ " milsecs");
}


private boolean isSimilar(String wordA, String wordB) {
    if(wordA.length() != wordB.length()){
        return false;
    }        

    int matchingLetters = 0;
    if (wordA.equalsIgnoreCase(wordB)) {
        return false;
    }
    for (int i = 0; i < wordA.length(); i++) {

        if (wordA.charAt(i) == wordB.charAt(i)) {
            matchingLetters++;
        }
    }
    if (matchingLetters == wordA.length() - 1) {
        return true;
    }
    return false;
}

我的问题：

如何改进算法以加快流程？

对于正在阅读此内容的任何redditor，是的，我在昨天看到来自/ r / askreddit的帖子后创建了这个。

Answer 1

这是一个开始的想法：

创建Map<String, List<String>>（或Multimap<String, String>如果您使用的是Guava），并且对于每个单词，一次“删掉”一个字母，并将原始单词添加到列表中那个消失了。所以你最终得到：

.ORSE => NORSE, HORSE, GORSE (etc)
H.RSE => HORSE
HO.SE => HORSE, HOUSE (etc)

此时，给出一个单词，你可以很容易地找到它所有相似的单词 - 只需再次执行相同的过程，但不是添加到地图中，只需获取每个“消隐”的所有值版本

Answer 2

您可能需要通过分析器运行它以查看大部分时间都在哪里，特别是因为您正在使用库类 - 否则您可能需要付出很多努力但看不到明显的改进。

您可以在开始之前小写所有单词，以避免每次比较时equalsIgnoreCase()。实际上，这在您的代码中是不一致的 - 您最初使用equalsIgnoreCase()，然后以区分大小写的方式比较字符：if (wordA.charAt(i) == wordB.charAt(i))。完全取消equalsIgnoreCase()检查可能是值得的，因为这与以下charAt循环基本相同。

您可以更改比较循环，以便在找到多个不同的字母时提前完成，而不是比较所有字母，然后再检查匹配或不同的字母数。

（更新：这个答案是关于优化您当前的代码。我意识到，再次阅读您的问题，您可能会询问其他算法！）

Answer 3

您可以对相同长度的单词列表进行排序，然后使用for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = i + 1; j < n; ++j) { }种类的循环嵌套。

在isSimilar中计算差异并在2上返回false。

一种更有效的方法，可以找到彼此相同的英文单词

3 个答案: