20天拿下华为OD笔试之【哈希集合】2023Q1A-寻找密码【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

【哈希集合】2023Q1A-寻找密码

题目描述与示例

题目描述

小王在进行游戏大闯关，有一个关卡需要输入一个密码才能通过，密码获得的条件如下：在一个密码本中，每一页都有一个由 26 个小写字母组成的若干位密码，从它的末尾开始依次去掉一位得到的新密码也在密码本中存在。请输出符合要求的密码，如果由多个符合要求的密码，则返回字典序最大的密码。若没有符合要求的密码，则返回空字符串。

输入

密码本由一个字符串数组组成，不同元素之间使用空格隔开，每一个元素代表密码本每一页的密码。

输出

一个字符串

示例一

输入

h he hel hell hello

输出

hello

说明

"hello" 从末尾依次去掉一位得到的 "hell", "hel", "he", "h"在密码本中都存在。

示例二

输入

b eredderd bw bww bwwl bwwlm bwwln

输出

bwwln

解题思路

最朴素的解法是将所有字符串都存在一个哈希表password_set中，然后遍历字符串数组中的每一个密码password，对每一个password都去判断其所有的前缀是否也位于password_set中。如果满足，则把password和ans比较并且更新ans。

这种做法虽然思路直接简单，但略显笨重，会出现很多重复计算。

以示例一为例子：

• 对于单词hell，需要分别考虑前缀h、he、hel
• 对于单词hello，需要分别考虑前缀h、he、hel、hell
• 前缀h、he、hel对于单词hello而言，显然是重复计算了。
• 假设我们已经知道单词hell是一个有效的密码，那么对于单词hello，我们就只需要去考虑hell这个前缀，而不需要再去考虑h、he、hel这三个前缀了。
• 换句话说，单词hello是否是一个有效的密码，可以由其去掉末尾的前缀hell是否是一个有效的密码来决定。这本质上是一种动态规划的思想。（动态规划更详细的内容在后面会讲到）

如果用动态规划的语言来描述，即：password**是一个有效密码，**当且仅当password[:-1]是一个有效密码。

那么现在问题就变成了：如何能够在判断password是一个有效密码之前，就先判断得到password[:-1]**是否有效？**这个问题就很简单了。我们只需要对原来的字符串数组password_lst按照字典序进行排序，就可以保证在password进行判断时，password[:-1]已经被判断过了。

我们可以构建一个用于储存所有有效密码的哈希集合valid_set。然后遍历排序过的字符串数组password_lst中的每一个密码password，如果其去掉末尾的前缀password[:-1]位于valid_set中，说明password也是一个有效密码，需要将其加入valid_set中，同时更新ans。

for password in password_lst:
    if password[:-1] in valid_set:
        valid_set.add(password)
        ans = password

注意valid_set初始化时要包含一个空串""，因为只有一个字符的密码比如"h"，去掉最末尾的字符之后是一个空串""，"h"理应是一个有效的密码，故""应该存在于valid_set中。即：

valid_set = {""}

代码

解法一

（哈希集合暴力解法，只能通过部分用例）

# 题目：2023Q1A-寻找密码
# 分值：100
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：哈希表暴力解法
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问

# 将输入字符串分割为字符串数组，并且存入哈希集合中
password_set = set(input().split())
# 初始化答案为一个空字符串
ans = str()

# 遍历哈希集合password_set中的所有密码单词password
for password in password_set:
    # password有可能不符合要求，设置一个标记isValid，初始化为True表示该密码符合要求
    isValid = True
    # 遍历password的所有前缀password[:i]，判断前缀是否均位于password_set中
    for i in range(1, len(password)-1):
        # 若某一个前缀不位于哈希集合中，则该password无效，修改isValid为False，且退出循环
        if password[:i] not in password_set:
            isValid = False
            break
    # isValid为True，说明该password有效，将其与ans比较并更新ans
    if isValid:
        ans = max(ans, password)

print(ans)

时空复杂度

时间复杂度：O(NM)。遍历每个单词、每个字符所需的时间。

空间复杂度：O(NM)。

N为单词数目，M为单词平均长度。

解法二

（哈希集合优化解法，含DP思想，可以通过全部用例）

# 题目：2023Q1A-寻找密码
# 分值：100
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：哈希表优化解法
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问


password_lst = input().split()
# 对输入的字符串数组进行升序排序
password_lst.sort()

# 初始化一个表示有效密码的哈希集合，初始化其中仅包含空字符串
valid_set = {""}
# 初始化答案为空字符串
ans = ""

# 从头到尾遍历升序字符串数组password_lst中的密码password
for password in password_lst:
    # 如果password去掉最后一位的结果password[:-1]，位于valid_set哈希集合中
    # 说明当前的password是一个有效密码，将其加入valid_set，同时更新ans
    if password[:-1] in valid_set:
        valid_set.add(password)
        ans = password

print(ans)

时空复杂度

时间复杂度：O(NlogN)。排序所需的时间复杂度。

空间复杂度：O(NM)。哈希集合所占的额外空间。

N为单词数目，M为单词平均长度。

解法三*

（前缀树解法，不要求掌握，感兴趣的同学可以研究一下）

# 题目：2023Q1A-寻找密码
# 分值：100
# 作者：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

# 前缀树的节点类
class Trie():
    def __init__(self) -> None:
        self.children = [None] * 26
        self.isEnd = False

    # 将单词word加入前缀树的函数
    def addword(self, word):
        node = self
        for ch in word:
            ch_idx = ord(ch) - 97  # ASCII to idx
            # 以下两行用来通过最后一个用例..输入了非小写字母的字符串
            if ch_idx > 25 or ch_idx < 0:
                return
            if node.children[ch_idx] is None:
                node.children[ch_idx] = Trie()
            node = node.children[ch_idx]
        node.isEnd = True

    # 检查word的所有前缀是否存在的函数
    def checkPrefix(self, word):
        node = self
        for ch in word:
            ch_idx = ord(ch) - 97
            if node.children[ch_idx].isEnd == False:
                return False
            node = node.children[ch_idx]
        return True


if __name__ == "__main__":
    lst = input().split()
    ans = ""

    root = Trie()
    for word in lst:  # 构建前缀树
        root.addword(word)

    for word in lst:
        if len(word) < len(ans):
            continue
        if root.checkPrefix(word):
            if len(word) > len(ans):
                ans = word
            elif len(word) == len(ans):
                ans = max(ans, word)
    print(ans)

时空复杂度

时间复杂度：O(NM)。建树、检查前缀的时间。

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。

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