819. Most Common Word

LeetCode original: C# #array #csharp #graph #hash-table #leetcode #sort #string #trie

選択した UI 言語に合わせて問題文をロシア語から翻訳します。コードは変更しません。

LeetCode Static

: easy

Дана 文字列 paragraph и 配列 строк banned, представляющий запрещенные слова. return наиболее часто встречающееся слово, которое не запрещено. Гарантируется, что существует хотя бы одно слово, которое не запрещено, и что ответ является уникальным.

Слова в paragraph нечувствительны к регистру, и ответ должен быть возвращен в нижнем регистре.

例:

Input: paragraph = "Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.", banned = ["hit"]

Output: "ball"

Explanation:

"hit" occurs 3 times, but it is a banned word.

"ball" occurs twice (and no other word does), so it is the most frequent non-banned word in the paragraph.

Note that words in the paragraph are not case sensitive,

that punctuation is ignored (even if adjacent to words, such as "ball,"),

and that "hit" isn't the answer even though it occurs more because it is banned.

C# 解法

照合済み/オリジナル

public class Solution {
    public string MostCommonWord(string paragraph, IList<string> banned) {
        string normalizedStr = new string(paragraph.Select(c => char.IsLetterOrDigit(c) ? char.ToLower(c) : ' ').ToArray());
        string[] words = normalizedStr.Split(new char[] {' '}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
        var wordCount = new Dictionary<string, int>();
        var bannedWords = new HashSet<string>(banned);
        foreach (string word in words) {
            if (!bannedWords.Contains(word)) {
                if (!wordCount.ContainsKey(word)) {
                    wordCount[word] = 0;
                }
                wordCount[word]++;
            }
        }
        return wordCount.OrderByDescending(kv => kv.Value).First().Key;
    }
}

C++ 解法

自動ドラフト、提出前に確認

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

// Auto-generated C++ draft from the C# solution. Review containers, LINQ and helper types before submit.
class Solution {
public:
    public string MostCommonWord(string paragraph, vector<string> banned) {
        string normalizedStr = new string(paragraph.Select(c => char.IsLetterOrDigit(c) ? char.ToLower(c) : ' ').ToArray());
        vector<string> words = normalizedStr.Split(new char[] {' '}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
        var wordCount = new unordered_map<string, int>();
        var bannedWords = new HashSet<string>(banned);
        foreach (string word in words) {
            if (!bannedWords.Contains(word)) {
                if (!wordCount.count(word)) {
                    wordCount[word] = 0;
                }
                wordCount[word]++;
            }
        }
        return wordCount.OrderByDescending(kv => kv.Value).First().Key;
    }
}

Java 解法

照合済み/オリジナル

class Solution {
    public String mostCommonWord(String paragraph, List<String> banned) {
        String normalizedStr = paragraph.replaceAll("[^a-zA-Z0-9 ]", " ").toLowerCase();
        String[] words = normalizedStr.split("\\s+");
        Map<String, Integer> wordCount = new HashMap<>();
        Set<String> bannedWords = new HashSet<>(banned);

        for (String word : words) {
            if (!bannedWords.contains(word)) {
                wordCount.put(word, wordCount.getOrDefault(word, 0) + 1);
            }
        }

        return Collections.max(wordCount.entrySet(), Map.Entry.comparingByValue()).getKey();
    }

Python 解法

照合済み/オリジナル

class Solution:
    def mostCommonWord(self, paragraph: str, banned: List[str]) -> str:
        normalized_str = ''.join([c.lower() if c.isalnum() else ' ' for c in paragraph])
        words = normalized_str.split()
        word_count = defaultdict(int)
        banned_words = set(banned)
        
        for word in words:
            if word not in banned_words:
                word_count[word] += 1

Go 解法

照合済み/オリジナル

func mostCommonWord(paragraph string, banned []string) string {
    normalizedStr := strings.Map(func(r rune) rune {
        if unicode.IsLetter(r) || unicode.IsDigit(r) {
            return unicode.ToLower(r)
        }
        return ' '
    }, paragraph)

    words := strings.Fields(normalizedStr)
    wordCount := make(map[string]int)
    bannedWords := make(map[string]bool)

    for _, word := range banned {
        bannedWords[word] = true
    }

    for _, word := range words {
        if !bannedWords[word] {
            wordCount[word]++
        }
    }

    maxWord := ""
    maxCount := 0
    for word, count := range wordCount {
        if count > maxCount {
            maxWord = word
            maxCount = count
        }
    }

    return maxWord
}

Algorithm

Заменяем всю пунктуацию пробелами и одновременно переводим каждую букву в нижний регистр. Это можно сделать и в два этапа, но здесь мы объединяем их в один этап.

Разбиваем полученный результат на слова, используя пробелы в качестве разделителей.

Затем итерируемся по словам, чтобы подсчитать количество появлений каждого уникального слова, исключая слова из списка запрещенных. С помощью хеш-таблицы {слово->количество} проходим по всем elementам, чтобы find слово с наивысшей частотой.

😎

Vacancies for this task

有効な求人 with overlapping task tags are 表示.

すべての求人

有効な求人はまだありません。