Maior prefixo comum - Uma solução baseada em Trie em Java
Dado um dicionário de palavras e uma String de entrada, encontrar o prefixo mais longo da String que também é uma palavra no dicionário.
Exemplos:
Com um dicionário contendo as seguintes palavras:
{are, area, base, cat, cater, children, basement}
Alguns exemplos com entrada/saída:
-------------------------------------
String de entrada Saída
-------------------------------------
caterer cater
basemexy base
child
Solução
Nós criamos uma Trie com todas as palavras do dicionário. Uma vez que a Trie foi construída, a percorremos usando os caracteres da String de entrada. Se o prefixo corresponde a uma palavra do dicionário, armazenamos o comprimento atual e procuramos por uma combinação mais longa. Finalmente, retornamos a maior combinação.
import java.util.HashMap;
// Trie Node, which stores a character and the children in a HashMap
class TrieNode {
public TrieNode(char ch) {
value = ch;
children = new HashMap<>();
bIsEnd = false;
}
public HashMap<Character,TrieNode> getChildren() { return children; }
public char getValue()
{
return value;
}
public void setIsEnd(boolean val)
{
bIsEnd = val;
}
public boolean isEnd()
{
return bIsEnd;
}
private char value;
private HashMap<Character,TrieNode> children;
private boolean bIsEnd;
}
// Implements the actual Trie
class Trie {
// Constructor
public Trie()
{
root = new TrieNode((char)0);
}
// Method to insert a new word to Trie
public void insert(String word) {
// Find length of the given word
int length = word.length();
TrieNode crawl = root;
// Traverse through all characters of given word
for( int level = 0; level < length; level++)
{
HashMap<Character,TrieNode> child = crawl.getChildren();
char ch = word.charAt(level);
// If there is already a child for current character of given word
if( child.containsKey(ch))
crawl = child.get(ch);
else
{
// Else create a child
TrieNode temp = new TrieNode(ch);
child.put( ch, temp );
crawl = temp;
}
}
// Set bIsEnd true for last character
crawl.setIsEnd(true);
}
// The main method that finds out the longest string 'input'
public String getMatchingPrefix(String input) {
String result = ""; // Initialize resultant string
int length = input.length(); // Find length of the input string
// Initialize reference to traverse through Trie
TrieNode crawl = root;
// Iterate through all characters of input string 'str' and traverse
// down the Trie
int level, prevMatch = 0;
for( level = 0 ; level < length; level++ )
{
// Find current character of str
char ch = input.charAt(level);
// HashMap of current Trie node to traverse down
HashMap<Character,TrieNode> child = crawl.getChildren();
// See if there is a Trie edge for the current character
if( child.containsKey(ch) )
{
result += ch;
//Update result
crawl = child.get(ch); //Update crawl to move down in Trie
// If this is end of a word, then update prevMatch
if( crawl.isEnd() )
prevMatch = level + 1;
}
else
break;
}
// If the last processed character did not match end of a word,
// return the previously matching prefix
if( !crawl.isEnd() )
return result.substring(0, prevMatch);
else
return result;
}
private TrieNode root;
}
// Testing class
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Trie dict = new Trie();
dict.insert("are");
dict.insert("area");
dict.insert("base");
dict.insert("cat");
dict.insert("cater");
dict.insert("basement");
String input = "caterer";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "basement";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "are";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "arex";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "basemexz";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
input = "xyz";
System.out.print(input + ": ");
System.out.println(dict.getMatchingPrefix(input));
}
}
Output:
caterer:
cater
basement:
basement
are:
are
arex:
are
basemexz:
base
xyz:
Complexidade de tempo: A complexidade de tempo para encontrar o maior prefixo é O(n), onde n é o tamanho da string de entrada.
Source
http://www.geeksforgeeks.org/longest-prefix-matching-a-trie-based-solution-in-java/
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