Git Product home page Git Product logo

word-suggestion's Introduction

//Florin Diaconescu

----------------------------Word suggestions-----------------------------------

Aplicatia presupune parsarea unor fisiere primite ca argumente din linia de
comanda, pentru ca mai apoi, la introducerea unor cuvinte de la tastatura, sa se
recomande cuvinte potrivite, precum si fisierul din care acestea au provenit.

Prima varianta a implementarii a presupus un simplu vector de obiecte de tip Word,
implementare care s-a dovedit extrem de ineficienta, intrucat la fiecare introducere
in vector verificam daca elementul se afla deja in vector, parcurgere ce ar fi
durat, in cel mai rau caz, O(n). Pe un text scurt, nu erau probleme, dar la ceva
mai complex, cum ar fi testele 3 sau 5, era ineficient.

Solutia finala a fost implementarea unui set, in care cautarea este logaritmica, si
avand o functie de find direct implementata, asa ca am preferat o implementare mai
optima si care, in primul rand, este capabila sa parseze textele de mare dimensiune
intr-un timp rezonabil. Un hash map sau un trie ar fi fost, poate, o implementare care
sa scaleze si mai bine, dar nu ar fi ajutat prea mult in cazul de fata.

In ceea ce priveste logica algoritmului, prima data introduc fiecare cuvant din fiecare
fisier primit ca argument, sortat pe baza numelui cuvantului, un cuvant fiind definit
ca o structura formata dintr-un String (numele cuvantului) si un vector de integer
(fisierele in care acel cuvant se regaseste). Astfel, cand vreau sa introduc un cuvant
in set-ul de cuvinte, in cazul in care deja era acolo, scot vectorul de fisiere, il
copiez intr-un vector auxiliar, in care apoi adaug si noul fisier, urmand sa sterg
elementul, pentru a fi reintrodus, operatie putin cam costisitoare, ce ar putea fi
optimizata pe viitor, in functie de dimensiunile input-ului.

Intrucat la cautare nu va fi important daca cuvintele au sau nu majuscule, dar si pentru
ca vreau sa ignor cazurile de genul "Kevin" si "Kevin's", care, fundamental, reprezinta
acelasi cuvant, initial scap de constructiile de dupa caracterul "'", iar mai apoi fac
o conversie tolower, urmand apoi sa fac verificarile necesare introducerii in set-ul
de cuvinte.

Ideea cautarii este aceea ca, parcurgand intregul set de cuvinte, vreau sa verific daca
constructia "cuvant de cautat" se gaseste in cuvant, urmand ca mai apoi sa vad daca este
incepand cu primul caracter, caz in care se considera deja gasit. In caz contrar, voi
verifica daca exista in cuvant constructia "-cuvant", pentru a trata si cazul in care
apar cuvinte compuse, dar a evita aparatia accidentala a unui cuvant in interiorul altui
cuvant, fara a fi cuvant compus. O alta idee de implementare ar fi putut presupune un
vector(set) de cuvinte pentru fiecare cuvant, dar nu consider ca ar fi adus o imbunatatire
considerabila a timpului de executie al algoritmului.

Intr-un final, algoritmul se va opri fie cand au fost deja sugerate 5 cuvinte (variabila
count din algoritm), fie cand s-a terminat set-ul de cuvinte, caz in care va fi afisat
un mesaj corespunzator erorii.

word-suggestion's People

Contributors

florin-diaconescu avatar

Stargazers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    ๐Ÿ–– Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. ๐Ÿ“Š๐Ÿ“ˆ๐ŸŽ‰

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google โค๏ธ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.