LeetCode算法题-Most Common Word（Java实现）

这是悦乐书的第321次更新，第342篇原创

01 看题和准备

今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第190题（顺位题号是819）。给定一个段落和一组禁止词，返回不在禁止词列表中的最常用词。段落中保证至少有一个词没有被禁止，并且答案是独一无二的。禁用单词列表中的单词以小写字母给出，没有标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案是小写的。例如：

输入：

paragraph = "Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit."

banned = ["hit"]

输出: "ball"

说明：“hit”出现了3次，但这是一个被禁止的词。“ball”出现了两次（没有其他单词），因此它是段落中最常见的非禁止词。请注意，段落中的单词不区分大小写，标点符号被忽略（即使与单词相邻，例如“ball,”），并且“hit”不是答案，即使出现的次数最多，却是一个被禁止的单词。

注意：

1 <= paragraph.length <= 1000.
0 <= banned.length <= 100.
1 <= banned[i].length <= 10.
答案是唯一的，并用小写字母书写（即使它在段落中的出现可能有大写符号，即使它是一个专有名词。）
段落只包含字母，空格或标点符号!?',;.。
没有连字符或带连字符的单词。
单词仅由字母组成，从不包含撇号或其他标点符号。

本次解题使用的开发工具是eclipse，jdk使用的版本是1.8，环境是win7 64位系统，使用Java语言编写和测试。

02 第一种解法

既然题目中说段落字符串会包含标点符号，那么我们先将标点符号替换为空格，并且转为小写，然后遍历禁止单词数组，将段落中出现的禁止单词也替换掉，得到一个新的段落字符串。

因为要计算哪个单词出现的次数最多，所以需要借助HashMap来统计新段落字符串中，每个单词的出现次数。对新段落字符串根据空格拆分，然后存入HashMap中，最后遍历HashMap，找到出现次数最多的字符串单词。

public String mostCommonWord(String paragraph, String[] banned) {
    String str = paragraph.toLowerCase();
    str = str.replace(",", " ");  //!?',;.
    str = str.replace("!", " ");
    str = str.replace("?", " ");
    str = str.replace("'", " ");
    str = str.replace(";", " ");
    str = str.replace(".", " ");
    for (String s : banned) {
        str = str.replaceAll(s, "");
    }
    String[] arr = str.split(" ");
    Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
    for (String ss : arr) {
        if (!ss.trim().isEmpty()) {
            map.put(ss.trim(), map.getOrDefault(ss.trim(), 0)+1);
        }
    }
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    String result = "";
    for (Map.Entry<String,Integer> entry : map.entrySet()) {
        if (entry.getValue() > max) {
            max = entry.getValue();
            result = entry.getKey();
        }
    }
    return result;
}

03 第二种解法

第一步，使用双指针，利用字符串截取的方式，将段落字符串中的每个单词截取出来，存入HashMap。有一点需要注意，如果段落中不包含禁止单词，那么右指针是已经走到了字符串最后一位字符的位置，也需要根据左指针的位置来判断是否要存入HashMap，如果左指针小于右指针，就截取两指针中间的字符串存入HashMap。

第二步，遍历禁止单词数组，从HashMap中移除禁止单词。

第三步，遍历HashMap，找出出现次数最多的单词字符串。

public String mostCommonWord2(String paragraph, String[] banned) {
    if (paragraph.trim().isEmpty()) {
        return "";
    }
    Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
    int start = 0, end = 0, n = paragraph.length();
    while (end < n) {
        if (Character.isLetter(paragraph.charAt(end))) {
            end++;
        } else {
            if (end > 0 && Character.isLetter(paragraph.charAt(end-1))) {
                String str = paragraph.substring(start, end).toLowerCase();
                start = end;
                map.put(str, map.getOrDefault(str, 0)+1);
            }
            start++;
            end++;
        }
    }
    if (start < end) {
        String str = paragraph.substring(start, end).toLowerCase();
        map.put(str, map.getOrDefault(str, 0)+1);
    }
    for (String s : banned) {
        if (map.containsKey(s)) {
            map.remove(s);
        }
    }
    int max = Integer.MIN_VALUE;
    String result = "";
    for (Map.Entry<String,Integer> entry : map.entrySet()) {
        if (entry.getValue() > max) {
            max = entry.getValue();
            result = entry.getKey();
        }
    }
    return result;
}

04 第三种解法

第一步，利用正则表达式，根据段落字符串中的非字母字符拆分为单词数组，依旧使用HashMap，存入单词和其出现次数。

第二步，遍历禁止单词数组，从HashMap中移除禁止单词。

第三步，遍历HashMap，找出出现次数最多的单词字符串。

public String mostCommonWord3(String paragraph, String[] banned) {
    if (paragraph.trim().isEmpty()) {
        return "";
    }
    String[] arr = paragraph.toLowerCase().split("\\W+");
    Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
    for (String ss : arr) {
        map.put(ss, map.getOrDefault(ss, 0)+1);
    }
    for (String s : banned) {
        if (map.containsKey(s)) {
            map.remove(s);
        }
    }
    String result = "";
    for (String key : map.keySet()) {
        if (result == "") {
            result = key;
        } else if (map.get(key) > map.get(result)) {
            result = key;
        }
    }
    return result;
}

05 小结

算法专题目前已日更超过五个月，算法题文章190+篇，公众号对话框回复【数据结构与算法】、【算法】、【数据结构】中的任一关键词，获取系列文章合集。

以上就是全部内容，如果大家有什么好的解法思路、建议或者其他问题，可以下方留言交流，点赞、留言、转发就是对我最大的回报和支持！

秒客网