面试题 17.13. 恢复空格

题目

哦，不！你不小心把一个长篇文章中的空格、标点都删掉了，并且大写也弄成了小写。像句子"I reset the computer. It still didn't boot!"已经变成了"iresetthecomputeritstilldidntboot"。在处理标点符号和大小写之前，你得先把它断成词语。当然了，你有一本厚厚的词典dictionary，不过，有些词没在词典里。假设文章用sentence表示，设计一个算法，把文章断开，要求未识别的字符最少，返回未识别的字符数。

**注意：**本题相对原题稍作改动，只需返回未识别的字符数

示例：

输入：
dictionary = ["looked","just","like","her","brother"]
sentence = "jesslookedjustliketimherbrother"
输出： 7
解释： 断句后为"jess looked just like tim her brother"，共7个未识别字符。

输入：
dictionary = ["looked","just","like","her","brother"]
sentence = "jesslookedjustliketimherbrother"
输出： 7
解释： 断句后为"jess looked just like tim her brother"，共7个未识别字符。

提示：

0 <= len(sentence) <= 1000
dictionary中总字符数不超过 150000。
你可以认为dictionary和sentence中只包含小写字母。

题解

java

public int respace(String[] dictionary, String sentence) {
    int len = sentence.length();
    // 按照字典第一个字符缓存 用于快速查找匹配前缀 使用set去重字典
    Map<Character, Set<String>> cache = new HashMap<>(8);
    for (String s : dictionary) {
        if (s.length() <= len) {
            cache.merge(s.charAt(0), new HashSet<>(Collections.singletonList(s)), (o, n) -> {
                o.addAll(n);
                return o;
            });
        }
    }


    // 记忆 缓存索引位置之前未识别字符最小数量
    int[] memory = new int[len + 1];
    Arrays.fill(memory, len + 1);
    AtomicInteger result = new AtomicInteger(len);
    BiConsumer<Integer, Integer> backtrack = new BiConsumer<Integer, Integer>() {
        @Override
        public void accept(Integer index, Integer count) {
            // 未识别字符已经大于等于当前最小值直接结束 或者已经为最小值
            if (index > len || memory[index] <= count || memory[index] == 0) {
                return;
            }

            // 数据缓存
            // 表示index之前最小未识别字符数量
            memory[index] = Integer.min(memory[index], count);

            // 匹配完成
            if (index == len) {
                // 记录并更新最小值
                result.set(Integer.min(count, result.get()));
                return;
            }

            cache.getOrDefault(sentence.charAt(index), new HashSet<>())
                .stream()
                // 过滤出前缀完全匹配的字典
                .filter(it -> it.length() <= (len - index) && sentence.substring(index).startsWith(it))
                .forEach(it -> this.accept(index + it.length(), count));

            // 不匹配字典
            this.accept(index + 1, count + 1);
        }
    };

    backtrack.accept(0, 0);

    return result.get();
}

public int respace(String[] dictionary, String sentence) {
    int len = sentence.length();
    // 按照字典第一个字符缓存 用于快速查找匹配前缀 使用set去重字典
    Map<Character, Set<String>> cache = new HashMap<>(8);
    for (String s : dictionary) {
        if (s.length() <= len) {
            cache.merge(s.charAt(0), new HashSet<>(Collections.singletonList(s)), (o, n) -> {
                o.addAll(n);
                return o;
            });
        }
    }


    // 记忆 缓存索引位置之前未识别字符最小数量
    int[] memory = new int[len + 1];
    Arrays.fill(memory, len + 1);
    AtomicInteger result = new AtomicInteger(len);
    BiConsumer<Integer, Integer> backtrack = new BiConsumer<Integer, Integer>() {
        @Override
        public void accept(Integer index, Integer count) {
            // 未识别字符已经大于等于当前最小值直接结束 或者已经为最小值
            if (index > len || memory[index] <= count || memory[index] == 0) {
                return;
            }

            // 数据缓存
            // 表示index之前最小未识别字符数量
            memory[index] = Integer.min(memory[index], count);

            // 匹配完成
            if (index == len) {
                // 记录并更新最小值
                result.set(Integer.min(count, result.get()));
                return;
            }

            cache.getOrDefault(sentence.charAt(index), new HashSet<>())
                .stream()
                // 过滤出前缀完全匹配的字典
                .filter(it -> it.length() <= (len - index) && sentence.substring(index).startsWith(it))
                .forEach(it -> this.accept(index + it.length(), count));

            // 不匹配字典
            this.accept(index + 1, count + 1);
        }
    };

    backtrack.accept(0, 0);

    return result.get();
}

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