【程序员面试金典】面试题 17.07. 婴儿名字

题目描述

描述：每年，政府都会公布一万个最常见的婴儿名字和它们出现的频率，也就是同名婴儿的数量。有些名字有多种拼法，例如，John 和 Jon 本质上是相同的名字，但被当成了两个名字公布出来。给定两个列表，一个是名字及对应的频率，另一个是本质相同的名字对。设计一个算法打印出每个真实名字的实际频率。注意，如果 John 和 Jon 是相同的，并且 Jon 和 Johnny 相同，则 John 与 Johnny 也相同，即它们有传递和对称性。

在结果列表中，选择 字典序最小 的名字作为真实名字。

示例：

输入：names = ["John(15)","Jon(12)","Chris(13)","Kris(4)","Christopher(19)"], synonyms = ["(Jon,John)","(John,Johnny)","(Chris,Kris)","(Chris,Christopher)"]
输出：["John(27)","Chris(36)"]

提示：

names.length <= 100000

解题思路

思路1：最直观的想法是，并查集。首先遍历synonyms集合，其中每个synonym中的两个名字n1和n2属于同一个集合，故使用merge函数将n1和n2合并。merge函数实现方法：首先使用search方法分别找到n1、n2的根节点r1、r2，然后将较小的节点挂载在较大节点的父节点上，从而实现根节点为字典序较小的节点。search函数实现方法：如果集合中不包含该节点则将该节点初始化为自己的父节点，反之，如果当前节点父节点不为自己，则递归将父节点的父节点即根节点设为其父节点，并最后返回当前节点父节点即字典序最小节点即根节点。

unordered_map ump;
//查找父节点
string search(string &name)
{
  //集合中不包含该节点则将该节点初始化为其父节点
  if(ump.count(name)==0)
    return ump[name]=name;
  //如果当前节点父节点不为自己 则将父节点的父节点设为其父节点
  if(ump[name]!=name)
    ump[name]=search(ump[name]);
  //返回当前节点父节点即字典序最小节点
  return ump[name];
}
//将同名格式转换为set格式
//"(Jon,John)","(John,Johnny)" —— Jon,John,Johnny
void merge(string &n1,string &n2)
{
    //找n1所在集合代表节点
    string r1=search(n1);
    //找n2所在集合代表节点
    string r2=search(n2);
    //选择代表节点字典序最小的
    if(r1r2)
      ump[r1]=r2;
}
vector trulyMostPopular(vector& names, vector& synonyms) 
{
   for(auto synonym:synonyms)
   {
     int inx1=synonym.find("(");
     int inx2=synonym.find(",");
     int inx3=synonym.find(")");
     auto n1=string(synonym.begin()+inx1+1,synonym.begin()+inx2);
     auto n2=string(synonym.begin()+inx2+1,synonym.begin()+inx3);
     //选择字典序较小的作为真实名字
     merge(n1,n2);
   }
   unordered_map mp;
   //将字符串格式转换为键值对格式 
   //"John(15)" —— John:15
   for(auto name:names)
   {
      int pos1=name.find("(");
      int pos2=name.find(")");
      auto k=string(name.begin(),name.begin()+pos1);
      auto v=stoi(string(name.begin()+pos1+1,name.begin()+pos2));
      //查找每一个名字的根名字
      mp[search(k)]+=v;
   }
   vector res;
   for(auto n:mp)
   {
      string s=n.first+'('+to_string(n.second)+')';
      res.push_back(s);
   }
   return res;
}

总结：并查集的本质是一棵树，即同一集合的元素均位于一棵树上，两个元素在同一集合即两个元素所在树的树根相同。本题处理字符串也较为繁琐，但是需要注意，C++中可以使用find函数定位所需查找的分割符位置，然后使用迭代器begin()、end()来获取具体元素。