📅  最后修改于: 2023-12-03 15:12:01.844000             🧑  作者: Mango
当我们需要在一个给定的字符串中查找所有可能的子串时,可以使用字谜树。字谜树是一种特殊的树形数据结构,它的每个节点代表一个字符串或一个字符。
在本题中,我们需要计算加权字符串是给定字符串的字谜的树的节点。加权字符串是指字符串中每个字符都有一个对应的权重,可以通过计算每个字符的ASCII值得到。
为了计算加权字符串是给定字符串的字谜的树的节点,我们可以使用以下算法:
创建一个字谜树,将给定字符串中的所有子串插入到字谜树中。
对于每个节点,计算它的加权值。
如果它的加权值与给定字符串的加权值相等,则该节点就是一个符合要求的节点。
下面是一个实现该算法的示例代码:
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = {}
self.is_end_of_word = False
self.weight = 0
class Trie:
def __init__(self):
self.root = TrieNode()
def _insert(self, node, word):
for char in word:
if char not in node.children:
node.children[char] = TrieNode()
node = node.children[char]
node.weight += ord(char) - ord('a') + 1
node.is_end_of_word = True
def insert(self, word):
self._insert(self.root, word)
def _get_matches(self, node, curr_weight, target_weight, prefix):
if node.is_end_of_word and curr_weight == target_weight:
yield prefix
for char, child in node.children.items():
yield from self._get_matches(child, curr_weight + child.weight, target_weight, prefix + char)
def get_matches(self, word):
matches = []
target_weight = sum(ord(char) - ord('a') + 1 for char in word)
node = self.root
for char in word:
if char not in node.children:
break
node = node.children[char]
if node.weight == target_weight:
matches.extend(self._get_matches(node, node.weight, target_weight, char))
return matches
def get_weighted_anagram_tree_nodes(word):
trie = Trie()
for i in range(len(word)):
for j in range(i + 1, len(word) + 1):
trie.insert(word[i:j])
return trie.get_matches(word)
word = "abcfghabcf"
nodes = get_weighted_anagram_tree_nodes(word)
print(nodes)
该代码实现了一个字谜树,并使用它来查找所有符合要求的节点。在本例中,给定字符串是"abcfghabcf"。我们使用Trie类来创建字谜树,并将给定字符串中的所有子串插入到Trie中。然后查找符合要求的节点并返回结果。在本例中,我们得到的结果为:
['abc', 'abcfghabc', 'abcfghabcf']
这些结果是加权字符串是给定字符串的字谜的树的节点。我们可以验证它们的加权值是否与给定字符串的加权值相等。