华为OD机试真题 - 单词接龙

华为OD机试真题 - 单词接龙

介绍

单词接龙是一个常见的文字游戏，目标是通过将一个单词的最后一个字母与下一个单词的第一个字母对接的方式，形成一个单词链。此问题通常涉及寻找一条最长的单词链。

应用使用场景

1. 教育与学习: 帮助学生增强词汇量和拼写能力。
2. 自然语言处理: 用于分析和生成语言链。
3. 游戏开发: 开发基于文字接龙的益智游戏。

原理解释

利用图论中的深度优先搜索（DFS）来搜索从一个节点（单词）到另一个节点（单词）的所有路径，并记录最长路径。每个单词视作图中的一个节点，边连接当一个单词的最后一个字母与另一个单词的第一个字母相同。

算法原理流程图

Start
 |
 |---> Initialize graph with words as nodes
 |
 |---> Build edges based on last and first character matching
 |
 |---> For each node, perform DFS to explore all paths
 |          |
 |          ---> Record the maximum length path found
 |
End

算法原理解释

1. 节点初始化: 将每个单词视作图中的节点。
2. 边建立: 如果一个单词的最后一个字符等于另一个单词的第一个字符，则在它们之间建立一条有向边。
3. 深度优先搜索 (DFS): 对每个单词进行DFS遍历，探索可能的最长单词链。
4. 路径记录: 记录并更新最大长度路径。

实际详细应用代码示例实现

def build_graph(words):
    from collections import defaultdict
    graph = defaultdict(list)
    for word in words:
        graph[word[0]].append(word)
    return graph

def longest_chain(graph, start, visited):
    max_length = 0
    current_word = visited[-1] if visited else None

    if current_word:
        last_char = current_word[-1]
        candidates = [word for word in graph[last_char] if word not in visited]
    else:
        candidates = graph[start]

    if not candidates:
        return len(visited)

    for word in candidates:
        max_length = max(max_length, longest_chain(graph, start, visited + [word]))

    return max_length

def find_longest_word_chain(words):
    graph = build_graph(words)
    max_length = 0
    for start in graph:
        max_length = max(max_length, longest_chain(graph, start, []))
    return max_length

# Example usage
words = ["apple", "egg", "giraffe", "kangaroo", "oranges"]
print(find_longest_word_chain(words))  # Output will be 3 for "egg" -> "giraffe"

测试代码

def test_find_longest_word_chain():
    assert find_longest_word_chain(["apple", "egg", "giraffe", "kangaroo", "oranges"]) == 3
    assert find_longest_word_chain(["dog", "god", "dragon", "night", "hat"]) == 2
    assert find_longest_word_chain([]) == 0
    print("All tests passed!")

test_find_longest_word_chain()

部署场景

• 可以部署在教育软件中，用于语言学习。
• 集成在小游戏中作为单词挑战模块。

材料链接

• Python 官方文档
• Graph Theory Introduction
• Depth-first Search Algorithm

总结

单词接龙作为一个经典的问题，既能够帮助理解基本的图算法，例如DFS，也能在实际应用中帮助提高词汇量及编程技巧的综合使用。

未来展望

随着自然语言处理技术的发展，单词接龙问题可以扩展应用于更复杂的语言模型，如机器生成文本的语义连贯性检查等。在图算法进一步优化中，也可能会涌现出新的解法以提升效率。