【Py/Java/C++三种语言OD2023C卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希集合/前缀树】2023C-英文输入法【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

题目描述与示例

题目

主管期望你来实现英文输入法单词联想功能，需求如下：

1. 依据用户输入的单词前缀，从已输入的英文语句中联想出用户想输入的单词。
2. 按字典序输出联想到的单词序列，如果联想不到，请输出用户输入的单词前缀。

注意：

1. 英文单词联想时区分大小写
2. 缩略形式如"don't" 判定为两个单词"don"和 "t"
3. 输出的单词序列不能有重复单词，且只能是英文单词，不能有标点符号

输入

输入两行。

首行输入一段由英文单词word和标点构成的语句str，接下来一行为一个英文单词前缀pre。

0 < word.length() <= 20`，`0 < str.length() <= 10000`，`0 < pre.length() <= 20

输出

输出符合要求的单词序列或单词前缀。存在多个时，单词之间以单个空格分割

示例一

输入

I love you
He

输出

He

说明

用户已输入单词语句"I love you"，可以提炼出"I","love","you"三个单词。接下来用户输入"He" ， 从已经输入信息中无法联想到符合要求的单词，所以输出用户输入的单词前缀。

示例二

输入

The furthest distance in the world,Is not between life and death,But when I stand in front or you,Yet you don't know that I love you.
f

输出

front furthest

解题思路

首先我们需要处理输入，将输入的字符串s根据标点符号和空格隔开，得到一个由若干单词word组成的单词列表lst。这里稍微有点麻烦，不能再用我们熟悉的split()方法完成，而是改为较为麻烦的遍历写法。

首先我们初始化lst = [""]，即单词列表中存放了一个空字符串。然后我们遍历字符串s中的字符ch，当

• ch是字母，则将其加入到lst最后一个元素的末尾，即延长当前单词。如果此时lst[-1]为一个空字符串""，则ch充当了某个单词首位字母的角色。
• ch不是字母，说明遇到一个标点符号，当前单词的获取已经结束，lst的末尾插入一个新的空字符串""。

上述思路整理为代码后即为：

lst = [""]

for ch in s:
    if ch.isalpha():
        lst[-1] += ch
    else:
        lst.append("")

当然这个过程也可用正则表达式以更加简短的代码来完成，但这部分知识已经严重超纲，大部分题目完全用不上，学有余力的同学可以自行研究一下。

得到lst之后，剩下的工作就相当简单了。由于lst中可能出现重复单词，我们使用哈希集合进行去重操作。又因为最后的输出要求按照字典序排序，因此去重之后再对哈希集合进行调用sorted()内置函数，再转化为列表。

lst_sorted = list(sorted(set(lst)))

对于lst_sorted中的每一个单词word，我们可以使用切片来获得其前pre_length个字符所构成的字符串，并与pre进行比较，就能够得知word是否包含前缀pre了。

pre_length = len(pre)
for word in lst_sorted:
    if word[:pre_length] == pre:
        ans.append(word)

总体来说本题难度不大，甚至很难归类为哪一种具体的算法（用到去重功能就姑且认为是哈希集合吧）。难点其实主要在于对输入的处理，初始化lst = [""]实际上是一个颇有技巧的做法。

当然本题还存在着前缀树的最优解法，但也严重超纲，不要求掌握。

代码

解法一：哈希集合

python

# 题目：2023Q1A-英文输入法
# 分值：100
# 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法：哈希集合
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问

s = input()
pre = input()

# 初始化列表lst用于存放所有单词
lst = [""]

# 遍历s中的所有字符ch，如果
# 1. ch是字母，则加入到lst最后一个元素的末尾，即延长当前单词
# 2. ch不是字母，说明遇到一个标点符号，结束当前单词的获取，lst的末尾插入一个新的空字符串""
# 这个过程也可以使用正则表达式来完成，不要求掌握，学有余力的同学可以自学一下
for ch in s:
    if ch.isalpha():
        lst[-1] += ch
    else:
        lst.append("")

# 用哈希集合去重lst中可能出现的重复单词
# 去重后进行排序，排序后在转化为列表lst_sorted
lst_sorted = list(sorted(set(lst)))

# 初始化答案数组
ans = list()

# 获得pre的长度，用于切片
pre_length = len(pre)
# 遍历lst_sorted中的每一个单词
for word in lst_sorted:
    # 如果word前pre_length个字符的切片等于pre
    # 说明word的前缀是pre，将其加入答案数组ans中
    if word[:pre_length] == pre:
        ans.append(word)

# 如果ans长度大于0，说明至少存在一个单词的前缀是pre，输出由所有单词组成的字符串
# 如果ans长度等于0，说明不存在任何一个单词的前缀是pre，返回pre
print(" ".join(ans) if len(ans) > 0 else pre)

java

import java.util.HashSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        String s = scanner.nextLine();
        String pre = scanner.nextLine();
        
        ArrayList<String> lst = new ArrayList<>();
        lst.add("");
        
        for (char ch : s.toCharArray()) {
            if (Character.isLetter(ch)) {
                int lastIndex = lst.size() - 1;
                lst.set(lastIndex, lst.get(lastIndex) + ch);
            } else {
                lst.add("");
            }
        }
        
        HashSet<String> set = new HashSet<>(lst);
        ArrayList<String> lstSorted = new ArrayList<>(set);
        Collections.sort(lstSorted);
        
        ArrayList<String> ans = new ArrayList<>();
        int preLength = pre.length();
        
        for (String word : lstSorted) {
            if (word.length() >= preLength && word.substring(0, preLength).equals(pre)) {
                ans.add(word);
            }
        }
        
        if (ans.size() > 0) {
            System.out.println(String.join(" ", ans));
        } else {
            System.out.println(pre);
        }
    }
}

cpp

#include 
#include 
#include 
#include 

int main() {
    std::string s;
    std::getline(std::cin, s);
    
    std::string pre;
    std::getline(std::cin, pre);
    
    std::vector<std::string> lst;
    lst.push_back("");
    
    for (char ch : s) {
        if (std::isalpha(ch)) {
            int lastIndex = lst.size() - 1;
            lst[lastIndex] += ch;
        } else {
            lst.push_back("");
        }
    }
    
    std::unordered_set<std::string> set(lst.begin(), lst.end());
    std::vector<std::string> lstSorted(set.begin(), set.end());
    std::sort(lstSorted.begin(), lstSorted.end());
    
    std::vector<std::string> ans;
    int preLength = pre.length();
    
    for (std::string word : lstSorted) {
        if (word.length() >= preLength && word.substr(0, preLength) == pre) {
            ans.push_back(word);
        }
    }
    
    if (!ans.empty()) {
        for (int i = 0; i < ans.size(); i++) {
            std::cout << ans[i];
            if (i != ans.size() - 1) {
                std::cout << " ";
            }
        }
        std::cout << std::endl;
    } else {
        std::cout << pre << std::endl;
    }
    
    return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度：O(NlogN + NK)。排序需要的时间复杂度为O(NlogN)。遍历lst_sorted需要O(N)的复杂度，每次对word进行切片操作需要O(K)的复杂度，故遍历过程共需要O(NK)的时间复杂度。总的时间复杂度为两者相加，即O(NlogN + NK)，如果N远大于K，也会退化成O(NlogN)。

空间复杂度：O(NM)。主要为lst_sorted的所占空间。

N为单词数目，M为单词平均长度，K为前缀单词pre的长度。

解法二：前缀树*

（前缀树解法，不要求掌握，感兴趣的同学可以研究一下）

python

# 题目：2023Q1A-英文输入法
# 分值：100
# 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法：前缀树
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问

# 构建前缀树节点类
class Trie():
    def __init__(self) -> None:
        self.children = [None] * 52     # 大小写均存在，需要构建长度为52的children列表
        self.isEnd = False              # 结束标识符，True表示当前节点是一个单词的结尾

    # 将单词word加入前缀树的函数
    def addword(self, word):
        node = self
        # 遍历该单词中的所有字符
        for ch in word:
            # 获得ch在children列表中对应的索引
            ch_idx = self.getIdx(ch)
            # 如果对应位置为None
            if node.children[ch_idx] is None:
                # 则为这个ch字符创建一个新的前缀树节点
                node.children[ch_idx] = Trie()
            # 令前缀树节点前进到ch所在的节点
            node = node.children[ch_idx]
        # 完成该单词的添加，设置最后一个字符的节点的结束标识符为True
        node.isEnd = True

    # 根据字符ch获得在children列表中的对应索引的函数
    def getIdx(self, ch):
        # 如果ch是小写，得到26-51的索引
        if ch.islower():
            ch_idx = ord(ch) - ord("a") + 26
        # 如果ch是大写，得到0-25的索引
        else:
            ch_idx = ord(ch) - ord("A")
        return ch_idx


    # 根据在children列表中的索引idx获得对应字符ch的函数
    def getCh(self, idx):
        # 如果idx大于等于26，是一个小写字母
        if idx >= 26:
            ch = chr(idx + ord("a") - 26)
        # 如果idx小于26，是一个大写字母
        else:
            ch = chr(idx + ord("A"))
        return ch


    # 获得前缀prefix最后一个字符所在的节点
    def getLastNode(self, prefix):
        node = self
        for ch in prefix:
            ch_idx = self.getIdx(ch)
            if node.children[ch_idx] is None:
                return None
            node = node.children[ch_idx]
        return node


    # 对前缀树进行dfs前序遍历，搜索得到所有后缀
    def dfs(self, pre, ans, path):
        node = self
        # 遇到一个单词结束标识符，将当前path合并为字符串后加入ans
        if node.isEnd:
            # 要注意path此时仅仅是后缀，要得到完整的单词字符串还要在前面加上pre
            ans.append(pre + "".join(path))
        # 如果node.children存在任意一个非None节点，需要对非空节点继续进行DFS搜索
        if any(node.children):
            # 遍历node.children中的所有下一个节点nxt_node
            for nxt_idx, nxt_node in enumerate(node.children):
                # 如果nxt_node不为空，则继续递归地进行DFS搜索
                if nxt_node is not None:
                    # 根据nxt_idx获得对应的字符nxt_ch
                    nxt_ch = self.getCh(nxt_idx)
                    # 将字符nxt_ch加在path末尾的结果，作为参数传入nxt_node的dfs递归
                    nxt_node.dfs(pre, ans, path + [nxt_ch])

s = input()
pre = input()

# 初始化列表lst用于存放所有单词
lst = [""]

# 遍历s中的所有字符ch，如果
# 1. ch是字母，则加入到lst最后一个元素的末尾，即延长当前单词
# 2. ch不是字母，说明遇到一个标点符号，结束当前单词的获取，lst的末尾插入一个新的空字符串""
# 这个过程也可以使用正则表达式来完成，不要求掌握，学有余力的同学可以自学一下
for ch in s:
    if ch.isalpha():
        lst[-1] += ch
    else:
        lst.append("")

# 对lst进行去重，因为使用前缀树，所以无需排序
lst = list(set(lst))

# 初始化前缀树根节点
root = Trie()

# 遍历lst中的每一个单词word，构建前缀树
for word in lst:
    root.addword(word)

# 调用前缀树中的getLastNode()方法，得到前缀pre在树中的最后一个节点
lastNode = root.getLastNode(pre)

# 如果lastNode为空，说明在root前缀树中，不存在任何前缀为pre的单词，输出pre
if lastNode is None:
    print(pre)
# 如果lastNode非空，说明在root前缀树中，存在前缀为pre的单词，要找到所有单词
else:
    # 初始化答案数组
    ans = list()
    # 从lastNode开始，调用dfs，找到所有单词，按顺序储存在ans中
    lastNode.dfs(pre, ans, [])
    # 最后将ans用空格隔开合并为字符串后输出
    print(" ".join(ans))

java

import java.util.*;

class TrieNode {
    TrieNode[] children;
    boolean isEnd;

    public TrieNode() {
        this.children = new TrieNode[52];
        this.isEnd = false;
    }
    
    public void addWord(String word) {
        TrieNode node = this;
        for (char ch : word.toCharArray()) {
            int chIdx = getIdx(ch);
            if (node.children[chIdx] == null) {
                node.children[chIdx] = new TrieNode();
            }
            node = node.children[chIdx];
        }
        node.isEnd = true;
    }

    public int getIdx(char ch) {
        if (Character.isLowerCase(ch)) {
            return ch - 'a' + 26;
        } else {
            return ch - 'A';
        }
    }

    public char getCh(int idx) {
        if (idx >= 26) {
            return (char) (idx + 'a' - 26);
        } else {
            return (char) (idx + 'A');
        }
    }

    public TrieNode getLastNode(String prefix) {
        TrieNode node = this;
        for (char ch : prefix.toCharArray()) {
            int chIdx = getIdx(ch);
            if (node.children[chIdx] == null) {
                return null;
            }
            node = node.children[chIdx];
        }
        return node;
    }

    public void dfs(String pre, List<String> ans, List<Character> path) {
        if (isEnd) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder(pre);
            for (char ch : path) {
                sb.append(ch);
            }
            ans.add(sb.toString());
        }
        for (int i = 0; i < children.length; i++) {
            if (children[i] != null) {
                char nxtCh = getCh(i);
                List<Character> newPath = new ArrayList<>(path);
                newPath.add(nxtCh);
                children[i].dfs(pre, ans, newPath);
            }
        }
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        String s = scanner.nextLine();
        String pre = scanner.nextLine();

        String[] words = s.split("[^a-zA-Z]+");
        Set<String> set = new HashSet<>(Arrays.asList(words));

        List<String> lst = new ArrayList<>(set);
        TrieNode root = new TrieNode();

        for (String word : lst) {
            root.addWord(word);
        }

        TrieNode lastNode = root.getLastNode(pre);

        if (lastNode == null) {
            System.out.println(pre);
        } else {
            List<String> ans = new ArrayList<>();
            lastNode.dfs(pre, ans, new ArrayList<>());
            System.out.println(String.join(" ", ans));
        }
    }
}

cpp

#include 
#include 
#include 

class TrieNode {
public:
    TrieNode* children[52];
    bool isEnd;

    TrieNode() {
        for (int i = 0; i < 52; ++i) {
            children[i] = nullptr;
        }
        isEnd = false;
    }

    void addWord(const std::string& word) {
        TrieNode* node = this;
        for (char ch : word) {
            int chIdx = getIdx(ch);
            if (node->children[chIdx] == nullptr) {
                node->children[chIdx] = new TrieNode();
            }
            node = node->children[chIdx];
        }
        node->isEnd = true;
    }

    int getIdx(char ch) {
        if (islower(ch)) {
            return ch - 'a' + 26;
        } else {
            return ch - 'A';
        }
    }

    char getCh(int idx) {
        if (idx >= 26) {
            return idx + 'a' - 26;
        } else {
            return idx + 'A';
        }
    }

    TrieNode* getLastNode(const std::string& prefix) {
        TrieNode* node = this;
        for (char ch : prefix) {
            int chIdx = getIdx(ch);
            if (node->children[chIdx] == nullptr) {
                return nullptr;
            }
            node = node->children[chIdx];
        }
        return node;
    }

    void dfs(const std::string& pre, std::vector<std::string>& ans, const std::vector<char>& path) {
        if (isEnd) {
            std::string word = pre;
            for (char ch : path) {
                word += ch;
            }
            ans.push_back(word);
        }
        for (int i = 0; i < 52; ++i) {
            if (children[i] != nullptr) {
                char nxtCh = getCh(i);
                std::vector<char> newPath(path);
                newPath.push_back(nxtCh);
                children[i]->dfs(pre, ans, newPath);
            }
        }
    }
};

int main() {
    std::string s, pre;
    std::getline(std::cin, s);
    std::getline(std::cin, pre);

    std::unordered_set<std::string> wordSet;
    size_t start = 0;
    while (start < s.size()) {
        while (start < s.size() && !isalpha(s[start])) {
            ++start;
        }
        size_t end = start;
        while (end < s.size() && isalpha(s[end])) {
            ++end;
        }
        if (start < s.size()) {
            wordSet.insert(s.substr(start, end - start));
        }
        start = end + 1;
    }

    std::vector<std::string> words(wordSet.begin(), wordSet.end());
    TrieNode* root = new TrieNode();

    for (const std::string& word : words) {
        root->addWord(word);
    }

    TrieNode* lastNode = root->getLastNode(pre);

    if (lastNode == nullptr) {
        std::cout << pre << std::endl;
    } else {
        std::vector<std::string> ans;
        lastNode->dfs(pre, ans, std::vector<char>());
        for (const std::string& word : ans) {
            std::cout << word << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    delete root; // Don't forget to release memory
    return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度：O(NM)。建树、检查前缀的时间复杂度。

空间复杂度：O(D)。

N为单词数目，M为单词平均长度，D为前缀树的节点数，远小于NM。

---

华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练

• 华为OD算法/大厂面试高频题算法冲刺训练目前开始常态化报名！目前已服务100+同学成功上岸！

• 课程讲师为全网50w+粉丝编程博主@吴师兄学算法 以及小红书头部编程博主@闭着眼睛学数理化

• 每期人数维持在20人内，保证能够最大限度地满足到每一个同学的需求，达到和1v1同样的学习效果！

• 60+天陪伴式学习，40+直播课时，300+动画图解视频，300+LeetCode经典题，200+华为OD真题/大厂真题，还有简历修改、模拟面试、专属HR对接将为你解锁

• 可上全网独家的欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题

• 可查看链接 大厂真题汇总 & OD真题汇总(持续更新)

• 绿色聊天软件戳 od1336了解更多