【问题标题】:Generate words of varying length give n number of characters生成不同长度的单词给 n 个字符
【发布时间】:2018-06-28 23:05:36
【问题描述】:

我需要在给定 n 个字符的情况下生成所有可能的 Ki 长度单词,例如:

给定

LNDJOBEAWRL

做 承担

我想不出 len 5 这个词,但这就是想法

n = 11
k1 = 2
k2 = 4
k3 = 5 

所以基本上所有长度为 2 4 和 5 但没有重复使用字符的单词。最好的方法是什么?


我的字典结构如下所示:

{
    3: [{u'eit': u' "eit":0'}], 
    5: [{u'doosw': u' "woods": 4601, '}, {u'acenr': u' "caner": 0, '}, {u'acens': u' "canes": 0, '}, {u'acden': u' "caned": 0, '}, {u'aceln': u' "canel": 0,'}], 
    6: [{u'abeill': u' "alible": 0, '}, {u'cdeeit': u' "deciet":0,'}, {u'demoor': u' "mooder": 0, '}], 
    7: [{u'deiprss': u' "spiders": 0, '}, {u'deiprsy': u' "spidery": 0, '}, {u'cersttu': u' "scutter": 0, '}], 
    8: [{u'chiiilst': u' "chilitis": 0, '}, {u'agilnrtw': u' "trawling": 0, '}, {u'abdeemns': u' "beadsmen": 0, '}], 
    9: [{u'abeiilnns': u' "biennials": 0, '}, {u'bclooortu': u' "oblocutor": 0, '}, {u'aabfiinst': u' "fabianist": 0, '}, {u'acdeiituz': u' "diazeutic": 0, '}, {u'aabfiimns': u' "fabianism": 0, '}, {u'ehnoooppt': u' "optophone": 0, '}], 
    10: [{u'aiilnoprtt': u' "tripolitan": 0, '}, {u'eeilprrsty': u' "sperrylite": 0, '}, {u'gghhiilttt': u' "lighttight": 0, '}, {u'aeegilrruz': u' "regularize": 0, '}, {u'ellnprtuuy': u' "purulently": 0, '}], 
    11: [{u'cdgilnoostu': u' "outscolding": 0, '}], 
    12: [{u'ceeeilnostuy': u' "leucosyenite": 0, '}, {u'aacciloprsst': u' "sarcoplastic": 0, '}], 
    13: [{u'acdeimmoprrsu': u' "cardiospermum": 0, '}, {u'celnnooostuvy': u' "noncovetously": 0, '}], 
    14: [{u'adeejmnnoprrtu': u' "preadjournment": 0, '}]
}

而我修改后的代码是这样的:

wlen = self.table[pos]
if pos == 0:
    # See if the letters remaining in the bag are a valid word
    key = ''.join(sorted(bag.elements()))

    for d in wlen:
        if key in d.keys():
            yield solution + [key]
else:
    pos -= 1
    for dic in wlen:
        print(len(dic))
        for key in dic.keys():

【问题讨论】:

  • 你如何定义一个词是什么?你在用字典吗?还是您只是在寻找字母组合?
  • 是的,我有一本包含有效单词的字典。我想在我的字典中查找所有可以用给定字符生成的长度为 2 4 5 的单词
  • 所以只需从字典中读取所有单词并保存正确长度的单词,例如在列表或集合中。
  • 是的,不重复使用任何字符
  • 我认为你需要更清楚地解释你的目标。你的意思是你想找到 3 个单词的集合,每个集合中的第一个单词有 2 个字母,第二个 4 个字母,第三个 5 个字母,每个字母都来自你的基本字符串,例如LNDJOBEAWRL 在这三个词中只使用了一次?

标签: python string algorithm data-structures words


【解决方案1】:

下面的代码使用递归生成器来构建解决方案。为了存储目标字母,我们使用collections.Counter,这就像一个允许重复项目的集合。

为了简化搜索,我们为所需的每个单词长度创建一个字典,将每个字典存储在一个名为 all_words 的字典中,单词长度作为键。每个子词典存储包含相同字母的单词列表,以排序后的字母为键,例如'aet': ['ate', 'eat', 'tea']

我使用标准的 Unix '/usr/share/dict/words' word 文件。如果您使用不同格式的文件,您可能需要修改将单词放入all_words 的代码。

solve 函数从最小的字长开始搜索,一直到最大的字长。如果包含最长单词的集合最大,这可能是最有效的顺序,因为最终搜索是通过执行简单的 dict 查找来执行的,这非常快。之前的搜索必须测试该长度的子词典中的每个单词,寻找仍在目标包中的键。

#!/usr/bin/env python3

''' Create anagrams from a string of target letters and a list of word lengths '''

from collections import Counter
from itertools import product

# The Unix word list
fname = '/usr/share/dict/words'

# The target letters to use
target = 'lndjobeawrl'

# Word lengths, in descending order
wordlengths = [5, 4, 2]

# A dict to hold dicts for each word length.
# The inner dicts store lists of words containing the same letters,
# with the sorted letters as the key, eg 'aet': ['ate', 'eat', 'tea']
all_words = {i: {} for i in wordlengths}

# A method that tests if a word only contains letters in target
valid = set(target).issuperset

print('Scanning', fname, 'for valid words...')
count = 0
with open(fname) as f:
    for word in f:
        word = word.rstrip()
        wlen = len(word)
        # Only add words of the correct length, with no punctuation.
        # Using word.islower() eliminates most abbreviations.
        if (wlen in wordlengths and word.islower()
        and word.isalpha() and valid(word)):
            sorted_word = ''.join(sorted(word))
            # Add this word to the list in all_words[wlen],
            # creating the list if it doesn't exist
            all_words[wlen].setdefault(sorted_word, []).append(word)
            count += 1

print(count, 'words found')
for k, v in all_words.items():
    print(k, len(v))
print('\nSolving...')

def solve(pos, bag, solution):
    wlen = wordlengths[pos]
    if pos == 0:
        # See if the letters remaining in the bag are a valid word
        key = ''.join(sorted(bag.elements()))
        if key in all_words[wlen]:
            yield solution + [key]
    else:
        pos -= 1
        for key in all_words[wlen].keys():
            # Test that all letters in key are in the bag
            newbag = bag.copy()
            newbag.subtract(key)
            if all(v >= 0 for v in newbag.values()):
                # Add this key to the current solution and 
                # recurse to find the next key
                yield from solve(pos, newbag, solution + [key])

# Find all lists of keys that produce valid combinations
for solution in solve(len(wordlengths) - 1, Counter(target), []):
    # Convert solutions to tuples of words
    t = [all_words[len(key)][key] for key in solution]
    for s in product(*t):
        print(s)

输出

Scanning /usr/share/dict/words for valid words...
300 words found
5 110
4 112
2 11

Solving...
('ad', 'jell', 'brown')
('do', 'jell', 'brawn')
('ow', 'jell', 'brand')
('re', 'jowl', 'bland')

FWIW,这是

的结果
target = 'nobigword'
wordlengths = [4, 3, 2]

输出

Scanning /usr/share/dict/words for valid words...
83 words found
4 31
3 33
2 7

Solving...
('do', 'big', 'worn')
('do', 'bin', 'grow')
('do', 'nib', 'grow')
('do', 'bow', 'grin')
('do', 'bow', 'ring')
('do', 'gin', 'brow')
('do', 'now', 'brig')
('do', 'own', 'brig')
('do', 'won', 'brig')
('do', 'orb', 'wing')
('do', 'rob', 'wing')
('do', 'rib', 'gown')
('do', 'wig', 'born')
('go', 'bid', 'worn')
('go', 'bin', 'word')
('go', 'nib', 'word')
('go', 'bow', 'rind')
('go', 'din', 'brow')
('go', 'now', 'bird')
('go', 'own', 'bird')
('go', 'won', 'bird')
('go', 'orb', 'wind')
('go', 'rob', 'wind')
('go', 'rib', 'down')
('go', 'row', 'bind')
('id', 'bog', 'worn')
('id', 'gob', 'worn')
('id', 'orb', 'gown')
('id', 'rob', 'gown')
('id', 'row', 'bong')
('in', 'bog', 'word')
('in', 'gob', 'word')
('in', 'dog', 'brow')
('in', 'god', 'brow')
('no', 'bid', 'grow')
('on', 'bid', 'grow')
('no', 'big', 'word')
('on', 'big', 'word')
('no', 'bow', 'gird')
('no', 'bow', 'grid')
('on', 'bow', 'gird')
('on', 'bow', 'grid')
('no', 'dig', 'brow')
('on', 'dig', 'brow')
('or', 'bid', 'gown')
('or', 'big', 'down')
('or', 'bog', 'wind')
('or', 'gob', 'wind')
('or', 'bow', 'ding')
('or', 'wig', 'bond')
('ow', 'bog', 'rind')
('ow', 'gob', 'rind')
('ow', 'dig', 'born')
('ow', 'don', 'brig')
('ow', 'nod', 'brig')
('ow', 'orb', 'ding')
('ow', 'rob', 'ding')
('ow', 'rid', 'bong')
('ow', 'rig', 'bond')

此代码是为 Python 3 编写的。您可以在 Python 2.7 上使用它,但您需要进行更改

yield from solve(pos, newbag, solution + [key])

for result in solve(pos, newbag, solution + [key]):
    yield result

【讨论】:

  • 谢谢你这样做!非常感谢!!
  • 您好,我尝试了这个解决方案,但由于我使用的是 python2.7,所以我收到了 yeild 的语法错误。什么相当于 2.7 中的 python 中的那个。我从未使用过 yield
  • @OmarHashmi 要了解此代码的工作原理,您需要熟悉 recursion 和 Python generators。您可能还会发现此页面有帮助:Understanding Generators in Python;网上也有各种 Python 生成器教程。
  • 我也很困惑你为什么在求解中传递 len(wordlengths) - 1。不应该是字长中的元素吗?我的字典有点不同我改变了你的代码以获得正确的元素,但我仍然得到 0 个解决方案,它看起来像这样 {1: [{u'{': u'{'}, {u'}': u'}'}], 3: [{u'eit': u' "eit":0'}], 5: [{u'doosw': u' "woods": 4601, '}, {u' acenr': u' "caner": 0, '}, {u'acens': u' "canes": 0, '}, {u'acden': u' "caned": 0, '}, {u 'aceln': u' "canel": 0,'}]}.
  • @OmarHashmi solve 函数的第一个参数是pos,它是wordlengths 中元素的索引。然后solve 使用wlen = wordlengths[pos] 访问该元素。但它需要pos,因为它需要知道何时pos == 0。创建 all_words 字典的代码有问题。内部字典键应该只是字母串,值应该是带有这些字母的单词列表,例如'aet': ['ate', 'eat', 'tea']。如果您在问题的末尾添加一个 word 文件的小样本,我将编写一些可以正确读取它的代码。
【解决方案2】:

首先要对单词进行标准化,以使两个互为字谜的单词得到完全相同的处理。我们可以通过转换为小写并对单词的字母进行排序来做到这一点。下一步是区分给定字母的多次出现。为此,我们将每个字母映射到一个包含该字母的符号,以及一个表示其在字符串中出现的数字。

target = "LNDJOBEAWRL".lower()
symbols = sorted([c + str(target[i+1:].count(c)) for i, c in enumerate(target)])

现在我们有了每个单词的标准表示,我们需要一种快速的方法来检查是否有任何排列匹配它们。为此,我们使用trie datastructure。下面是一些入门代码:

class Trie:
    def __init__(self, symbol):
        self.symbol = symbol
        self.words = []
        self.children = dict()

    def add_word(self, word):
        self.words.append(word)

    def add_child(self, symbol, trie):
        self.children[symbol] = trie

现在你需要创建一个空的 trie 作为根,用任何东西作为符号,专门用于保存所有顶级尝试。然后遍历我们之前转换的每个单词,对于我们生成的第一个符号,检查根 trie 是否具有具有该符号的子节点。如果没有,请为它创建一个 trie 并添加它。如果是,则继续下一个符号,并检查具有该符号的 trie 是否在前一个 trie 中。以这种方式继续,直到你用尽所有符号,在这种情况下,当前的 trie 节点代表我们转换的那个单词的标准化形式。将原始单词存储在这个 trie 中,然后继续下一个单词。

完成后,您的整个单词列表将包含在这个 trie 数据结构中。然后,您可以执行以下操作:

def print_words(symbols, node):
    for word in node.words:
        print(word)
    for sym in node.children:
        if sym in symbols:
            print_words(symbols, node.children[sym])

print_words(symbols, root_trie)

打印所有可以由目标单词的符号组成的单词。

【讨论】:

  • 如果我的字典太大了,有 100,000 个条目怎么办?
  • 您是在谈论构建 trie 的时间,还是查询它的时间?因为查询所需的时间与匹配的所有字符串的字符总数成正比,在最坏的情况下。在最好的情况下,大多数匹配共享许多相同的父节点,从而节省时间。我不确定使用不同结构进行查询的速度有多快。如果您谈论的是构建生成的符号列表的时间,并滥用相邻元素将共享其大部分 trie 路径的事实,以避免在 trie 中进行不必要的遍历。
  • 对不起,我想问第二个答案的问题
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