Question

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Answer 1

也许你可以对在押韵期间匹配的语素进行分组，并且不是语素的向量，而是相关组的向量。然后，您可以对字典进行一次排序，并获得对数搜索时间。

在查看rhymingSyllables实现之后，似乎您将单词转换为声音，然后将任何元音相互匹配，并且仅在它们相同时匹配其他声音。因此，应用上面的建议，你可以引入额外的辅助声音'anyVowel'，然后在字典构建过程中将每个单词转换为声音，用'anyVowel'替换所有元音并将该表示推送到字典。完成字典排序后。当你想要搜索一个单词的押韵时 - 将它转换为相同的表示并在字典上进行二进制搜索，首先是最后一个声音作为键，然后是之前的等等。这将给你m * log（n）最坏情况的复杂性，其中n是字典大小，m是字长，但通常它会更快地终止。

你也可以利用这样一个事实，即为了最好的押韵，你只考虑某些音节数字，并为每个音节数保持一个单独的字典。然后你计算你看起来押韵的单词中的音节数，并在适当的字典中搜索。渐近它并没有给你带来任何好处，但它提供的加速可能对你的应用有用。

Answer 2

我一直在考虑这个问题，我可能会提出一种算法方法。

我可能会先把字典分成多个桶或批次。每个批次代表每个单词所具有的音节数。当遍历一个大的字符串向量时，遍历存储到不同桶中的向量应该是线性的。从这里开始，因为第一个桶将包含1个音节的所有单词，所以此刻无需做任何事情，因此您可以跳到第二个桶，每个桶后需要取每个单词并分开每个单词的音节。所以，如果你说25个桶，你知道前几个，最后几个不会持有很多单词，他们的时间不应该是重要的，应该先做，但是中间的桶说3长度为-5或3-6的音节将是最大的，如果它们的大小超过一定量并且它们并行运行，则可以在单独的线程上运行这些桶中的每一个。一旦你完成了;每个存储桶应返回std::vector<std::shared_ptr<Word>>，其结构可能如下所示：

 enum SpeechSound {
     SS_AA,
     SS_AE,
     SS_...

     SS_ZH
 };

 enum SpeechSoundType {
     ASPIRATE,
     ...
     VOWEL
 };

 struct SyllableMorpheme  {
     SpeechSound sound;
     SpeechSoundType type;         
 };

 class Word {
 public:

 private:
     std::string m_strWord;

     // These Two Containers Should Match In Size! One String For Each
     // Syllable & One Matching Struct From Above Containing Two Enums.
     std::vector<std::string> m_vSyllables
     std::vector<SyllableMorpheme> m_vMorphemes;

 public:
     explicit Word( const std::string& word );

     std::string getWord() const;

     std::string getSyllable( unsigned index ) const;
     unsigned getSyllableCount() const;

     SyllableMorpheme getMorhpeme( unsigned index ) const;

     bool operator==( const ClassObj& other ) const;
     bool operator!=( const ClassObj& other ) const;

 private:
     Word( const Word& c ); // Not Implemented
     Word& operator=( const Word& other ) const; // Not Implemented
 };

这次你将拥有这些类对象的新桶或共享指针向量。然后，您可以轻松编写一个函数来遍历每个存储桶甚至多个存储桶，因为存储桶只具有相同的签名，只有不同数量的音节。记得;每个桶应该已经按字母顺序排序，因为我们只是按音节计数添加它们，并且从未改变从字典中读入的顺序。

然后使用此功能，您可以在检查“匹配音节和语素”时轻松比较两个单词是否相等。这些都包含在std::vector<std::shared_ptr<Word>>中。因此，您也不必担心内存清理。

我们的想法是尽可能使用线性搜索，分离和比较;但是如果你的容器太大，那么创建存储桶并在多个线程中并行运行，或者如果它能满足你的需要，可以使用哈希表。

此类结构的另一种可能性是，如果您想要或需要更多，例如另一个std :: vector用于其定义，您甚至可以添加更多内容，而另一个std::vector<string>用于其部分语句{名词，动词等。}你甚至可以在其他vector<string>中添加同音词，同音词甚至vector<string>之类的内容，以获得与之押韵的所有单词的列表。

现在，为了您找到最佳匹配押韵的具体任务，您可能会发现某些单词最终可能会被列为单词列表，这些单词将被视为最佳匹配或合适！因此，你不想存储或返回一个字符串，而是一个字符串向量！

案例：

To Too Two Blue Blew Hue Hew Knew New,  
Bare Bear Care Air Ayre Heir Fair Fare There Their They're
Plain, Plane, Rain, Reign, Main, Mane, Maine

是的，这些都是单音节押韵的单词，但正如你所看到的，有很多情况下有多个有效的答案，而不仅仅是一个单一的最佳案例匹配。这是需要考虑的事情。

在C ++中选择数据结构

2 个答案: