java - 基于全词短语的最长最常见子串

Question

我围绕这个主题做了很多研究，但无法轻易解决这个问题。我在网上遇到了很多有值(value)的解决方案来解决基于字符的这个问题，但是如何基于全词短语来解决这个问题，以避免结果返回一个开头包含部分单词的短语或短语的结尾？

例如，给定一个字符串数组，输出将是数组中大多数(不是全部)字符串中包含的最常见的全字短语。

下面的示例是迄今为止我发现的最接近的示例，但它只在大约一半的时间内有效，并且包含部分单词结果，这并不完全是我所追求的。我确信以前有人已经解决过这个问题。

// function to find the stem (longest common  
// substring) from the string  array 
public static String findstem(String arr[]) 
{ 
    // Determine size of the array 
    int n = arr.length; 

    // Take first word from array as reference 
    String s = arr[0]; 
    int len = s.length(); 

    String res = ""; 

    for (int i = 0; i < len; i++) { 
        for (int j = i + 1; j <= len; j++) { 

            // generating all possible substrings 
            // of our reference string arr[0] i.e s 
            String stem = s.substring(i, j); 
            int k = 1; 
            for (k = 1; k < n; k++)  

                // Check if the generated stem is 
                // common to all words 
                if (!arr[k].contains(stem)) 
                    break; 

            // If current substring is present in 
            // all strings and its length is greater   
            // than current result 
            if (k == n && res.length() < stem.length()) 
                res = stem; 
        } 
    } 

    return res; 
} 

// Driver Code 
public static void main(String args[]) 
{ 
    String arr[] = { "grace", "graceful", "disgraceful",  
                                        "gracefully" }; 
    String stems = findstem(arr); 
    System.out.println(stems); 
} 

Answer 1

这是否符合您的预期。它只是检查是否有任何单词是其自身和其他单词的子串。

如果你想检查真实的单词子串，你需要引用一些字典，这将非常耗时。

         String arr[] = { "grace", "graceful", "disgraceful",  
                                                "gracefully" }; 

        String save = "";
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < arr.length && count != arr.length; i++) {
            count = 0;
            for (int k = 0; k < arr.length; k++) {
                if (arr[k].contains(arr[i])) {
                    count++;
                    save = arr[i];
                }
            }
        }

        System.out.println(save);