819. Most Common Word

LeetCode original: C# #array #csharp #graph #hash-table #leetcode #sort #string #trie
题目文本会按所选界面语言从俄语翻译；代码保持不变。
LeetCode Static

: easy

Дана 字符串 paragraph и 数组 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.

示例:

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

匹配/原始 
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

自动草稿，提交前请检查 
#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

匹配/原始 
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

匹配/原始 
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

匹配/原始 
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

活跃职位 with overlapping task tags are 已显示.

所有职位
目前还没有活跃职位。