从单词中删除字符以使减少的单词仍然是字典中的单词的算法

Question

这是一个场景，给定一个单词，在每个步骤中从单词中删除一个字符，这样减少的单词仍然是字典中的单词。继续直到没有字符。

这里有一个问题： 您需要删除正确的字符，例如。在一个单词中可能有两个可能的字符可以被删除，并且两者都可能导致减少的单词成为有效单词，但在稍后阶段，一个可能会被缩减到最后，即没有字符留下，而另一个可能挂断。

例子：

• 行星
• 植物
• 裤子
• 泛
• 一个
• 一个

或

• 行星
• 平面
• 车道
• 不可能更进一步，假设 lan 不是一个词。希望你明白了。

请查看我的代码，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，请将它们单独删除并放入优先级队列中，如果您想回溯路径，请保留指向父级的指针（您通过删除一个字符创建该单词的原始单词) 在节点 itslef 中的单词。而当你删除所有字符，终止并回溯路径时，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 - 当然这只会帮助您减少单词的结尾。

Porter 词干算法（或“Porter stemmer”）是一个用于 从单词中删除常见的形态和屈折词尾 用英语。它的主要用途是作为术语规范化过程的一部分 这通常在设置信息检索系统时完成。

转载于M.F. Porter, 1980, An algorithm for suffix stripping, Program, 14(3) pp 130−137。

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

Answer 3

给你。 mash 方法将使用传递给构造函数的字典为任何给定字符串找到解决方案（字典单词列表）。如果没有解决方案（以一个字母单词结尾），该方法将返回 null。如果您对所有部分解决方案感兴趣（在得到一个字母单词之前结束），您应该稍微调整一下算法。

字典被假定为一组大写字符串。您当然可以改用自己的类/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;
    }

}

例子：

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

这是一种使用深度优先搜索的算法。给定一个单词，您检查它是否有效（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，并递归检查“切碎”字是否再次有效。如果切碎的单词在任何时候都无效，则说明您走错路了，请返回上一步。

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));


    }

}

Answer 5

好吧，它不是 Java，只是 JavaScript，但也许你可以转换它：

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 6

用单词中的给定字符创建一个trie（或suffix tree）（不允许重复），并用字典检查trie的每个子树。这应该对您有所帮助。

参考访问

• Suffix tree
• Trie