1078. Bigram 分词
给出第一个词 first 和第二个词 second，考虑在某些文本 text 中可能以 "first second third" 形式出现的情况，其中 second 紧随 first 出现，third 紧随 second 出现。
- 对于每种这样的情况，将第三个词 "third" 添加到答案中，并返回答案。
示例1:
输入：text = "alice is a good girl she is a good student", first = "a", second = "good"
输出：["girl","student"]
示例2:
输入：text = "we will we will rock you", first = "we", second = "will"
输出：["we","rock"]
提示:
- 1 <= text.length <= 1000
- text 由一些用空格分隔的单词组成，每个单词都由小写英文字母组成
- 1 <= first.length, second.length <= 10
- first 和 second 由小写英文字母组成
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/occurrences-after-bigram
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
-
1. 迭代法
思路：
- 将 text 根据 "" 切分成数组
- 从第二个元素开始到倒是第二个元素结束，如果满足 str[i].equals(second) && str[i - 1].equals(first),我们直接取 second 后面的一个元素加入 list 即可
- 遍历 list，将其转化为数组
public static String[] findOcurrences(String text, String first, String second) {
if (text == null) return null;
List<String> list = new ArrayList<>();
String[] str = text.split(" ");
for (int i = 1; i < str.length - 1; i++) {
if (str[i].equals(second) && str[i - 1].equals(first)) {
list.add(str[i + 1]);
}
}
return list.toArray(new String[list.size()]);
}
复杂度分析：
时间复杂度：O(n), 复杂度为遍历数组所用的时间
空间复杂度：O(l), l 为 list 所占用的空间
-
测试用例
public static void main(String[] args) {
String text = "alice is a good girl she is a good student";
String first = "a";
String second = "good";
System.out.println("Bigram 分词:" + Arrays.toString(findOcurrences(text, first, second)));
}
-
结果
Bigram 分词:[girl, student]
-
源码
-
我会每天更新新的算法，并尽可能尝试不同解法，如果发现问题请指正
- Github
