题目:
每年,政府都会公布一万个最常见的婴儿名字和它们出现的频率,也就是同名婴儿的数量。有些名字有多种拼法,例如,John 和 Jon 本质上是相同的名字,但被当成了两个名字公布出来。给定两个列表,一个是名字及对应的频率,另一个是本质相同的名字对。设计一个算法打印出每个真实名字的实际频率。注意,如果 John 和 Jon 是相同的,并且 Jon 和 Johnny 相同,则 John 与 Johnny 也相同,即它们有传递和对称性。
在结果列表中,选择 字典序最小 的名字作为真实名字。
示例:
输入:names = ["John(15)","Jon(12)","Chris(13)","Kris(4)","Christopher(19)"], synonyms = ["(Jon,John)","(John,Johnny)","(Chris,Kris)","(Chris,Christopher)"]
输出:["John(27)","Chris(36)"]
代码实现:
class Solution {
public String[] trulyMostPopular(String[] names, String[] synonyms) {
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
Map<String, String> unionMap = new HashMap<>(); //并查集, key(子孙)->value(祖宗)
for (String name : names) { //统计频率
int idx1 = name.indexOf('(');
int idx2 = name.indexOf(')');
int frequency = Integer.valueOf(name.substring(idx1 + 1, idx2));
map.put(name.substring(0, idx1), frequency);
}
for (String pair : synonyms) { //union同义词
int idx = pair.indexOf(',');
String name1 = pair.substring(1, idx);
String name2 = pair.substring(idx + 1, pair.length() - 1);
while (unionMap.containsKey(name1)) { //找name1祖宗
name1 = unionMap.get(name1);
}
while (unionMap.containsKey(name2)) { //找name2祖宗
name2 = unionMap.get(name2);
}
if(!name1.equals(name2)){ //祖宗不同,要合并
int frequency = map.getOrDefault(name1, 0) + map.getOrDefault(name2, 0); //出现次数是两者之和
String trulyName = name1.compareTo(name2) < 0 ? name1 : name2;
String nickName = name1.compareTo(name2) < 0 ? name2 : name1;
unionMap.put(nickName, trulyName); //小名作为大名的分支,即大名是小名的祖宗
map.remove(nickName); //更新一下数据
map.put(trulyName, frequency);
}
}
String[] res = new String[map.size()];
int index = 0;
for (String name : map.keySet()) {
StringBuilder sb = new StringBuilder(name);
sb.append('(');
sb.append(map.get(name));
sb.append(')');
res[index++] = sb.toString();
}
return res;
}
}