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leetcode 1001 ~ 1050
Bigram 分词

Bigram 分词

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题目描述

代码结果

运行时间: 10 ms, 内存: 16.0 MB


/*
 * 思路:
 * 1. 将输入的 text 分割成单词数组。
 * 2. 使用 Java Stream API 处理数组并查找连续的 'first' 和 'second'。
 * 3. 将符合条件的 'third' 单词收集到结果列表中。
 */

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public List<String> findOcurrences(String text, String first, String second) {
        String[] words = text.split(" ");
        List<String> result = new ArrayList<>();
        IntStream.range(0, words.length - 2)
                .filter(i -> words[i].equals(first) && words[i + 1].equals(second))
                .forEach(i -> result.add(words[i + 2]));
        return result;
    }
}

解释

方法:

题解的思路是首先将输入的文本字符串 `text` 通过 split() 方法分割成单词列表。然后,遍历这个列表,检查每个位置 i 的单词及其后的两个单词是否符合给定的 `first` 和 `second`。如果当前单词是 `first` 并且下一个单词是 `second`,则将第三个单词(即位置 i+2)添加到结果列表中。最后,返回结果列表。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
在实现中,你是如何处理边界条件,尤其是当文本中的单词数量不足三个时的情况?
在实现中,我通过将循环的终止条件设置为 `len(text) - 2` 来处理边界条件。这种方式确保了只有当列表中至少有三个单词时,循环才会执行。如果单词数量少于三个,那么 `len(text) - 2` 将会小于0,导致循环不执行,因此代码自然地处理了单词数量不足的情况,不会引发索引越界的错误。
🦆
这个算法是否考虑了文本中可能存在的连续重复的 'first second' 模式,如果存在,它会如何处理?
这个算法确实考虑了文本中可能存在的连续重复的 'first second' 模式。当算法遍历到每个单词时,它都会检查该单词及其后面的单词是否符合 'first second' 的模式。如果符合,算法会将后面的第三个单词添加到结果列表中。这个过程会在每个可能的位置重复进行,因此即使 'first second' 模式在文本中连续出现,算法也能逐一找到并处理它们。
🦆
在遍历单词列表时,你选择了忽略最后两个单词的原因是什么?是否有其他方式可以遍历而不需要在循环中显式减少索引范围?
在遍历单词列表时,我选择忽略最后两个单词是为了防止索引越界。因为算法需要访问当前单词后的第二个和第三个单词,如果当前索引已经是列表末尾或倒数第二个位置,就无法获取这两个单词。另一种方法是使用 `try-except` 结构,允许循环遍历整个列表,但在访问索引时添加异常处理来捕获越界错误。这种方法可以遍历整个列表,但可能会使代码复杂且效率略降。
🦆
如果输入的文本是非常长的字符串,这种方法的性能表现如何?是否有可能通过优化来提高处理大数据量的效率?
如果输入的文本非常长,这种基于线性搜索的方法性能可能会受影响,因为它需要遍历整个单词列表并多次访问索引。为了提高处理大数据量的效率,可以考虑以下优化策略:1. 使用更高效的数据结构,如索引数组或散列映射,以快速定位 'first' 和 'second' 单词的位置。2. 并行处理,将文本分割成多个部分,在多个线程或进程中并行查找,然后合并结果。这些优化可以帮助减少处理时间,特别是在处理非常大的数据集时。

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