2022-05-14：语法补全功能，比如“as soon as possible“， 当我们识别到“as soon as“时, 基本即可判定用户需要键入“possible“。 设计一个统计词频的模型，

2022-05-14：语法补全功能，比如"as soon as possible"，
当我们识别到"as soon as"时, 基本即可判定用户需要键入"possible"。
设计一个统计词频的模型，用于这个功能，
类似(prefix, next word)这样的二元组，
比如一个上面的句子"as soon as possible"，
有产生如下的二元组(as, soon, 1)、(as soon, as, 1)、(as soon as, possible, 1)。
意思是这一个句子产生了如下的统计：
当前缀为"as"，接下来的单词是"soon"，有了1个期望点；
当前缀为"as soon"，接下来的单词是"as"，有了1个期望点；
当前缀为"as soon as"，接下来的单词是"possible"，有了1个期望点。
那么如果给你很多的句子，当然就可以产生很多的期望点，同一个前缀下，同一个next word的期望点可以累加。
现在给你n个句子，让你来建立统计，
然后给你m个句子，作为查询，
最后给你k，表示每个句子作为前缀的情况下，词频排在前k名的联想。
返回m个结果，每个结果最多k个单词。
来自字节飞书团队。

答案2022-05-14：

前缀树。本来想用rust编写，但实力有限，实在写不出。所以用go语言了。

代码用golang编写。代码如下：

package main

import (
	"fmt"
	"sort"
	"strings"
)

func main() {
	sentences := []string{"i think you are good", "i think you are fine", "i think you are good man"}
	k := 2
	ai := NewAI(sentences, k)
	for _, ans := range ai.suggest("i think you are") {
		fmt.Println(ans)
	}
	fmt.Println("=====")
	ai.fill("i think you are fucking good")
	ai.fill("i think you are fucking great")
	ai.fill("i think you are fucking genius")
	for _, ans := range ai.suggest("i think you are") {
		fmt.Println(ans)
	}
	fmt.Println("=====")
}

type TrieNode struct {
	word      string
	times     int
	nextNodes map[string]*TrieNode
	nextRanks []*TrieNode
}

func NewTrieNode(w string) *TrieNode {
	ans := &TrieNode{}
	ans.word = w
	ans.times = 1
	ans.nextNodes = make(map[string]*TrieNode)
	ans.nextRanks = make([]*TrieNode, 0)
	return ans
}

type AI struct {
	root *TrieNode
	topk int
}

func NewAI(sentences []string, k int) *AI {
	ans := &AI{}
	ans.root = NewTrieNode("")
	ans.topk = k
	for _, sentence := range sentences {
		ans.fill(sentence)
	}
	return ans
}

func (this *AI) fill(sentence string) {
	cur := this.root
	var next *TrieNode
	for _, word := range strings.Split(sentence, " ") {
		if _, ok := cur.nextNodes[word]; !ok {
			next = NewTrieNode(word)
			cur.nextNodes[word] = next
			cur.nextRanks = append(cur.nextRanks, next)
		} else {
			next = cur.nextNodes[word]
			next.times++
		}
		cur = next
	}
}

func (this *AI) suggest(sentence string) []string {
	ans := make([]string, 0)
	cur := this.root
	for _, word := range strings.Split(sentence, " ") {
		if _, ok := cur.nextNodes[word]; !ok {
			return ans
		} else {
			cur = cur.nextNodes[word]
		}
	}
	sort.Slice(cur.nextRanks, func(i, j int) bool {
		a := cur.nextRanks[i]
		b := cur.nextRanks[j]
		if a.times != b.times {
			return a.times > b.times
		} else {
			return a.word < b.word
		}
	})
	for _, n := range cur.nextRanks {
		ans = append(ans, n.word)
		if len(ans) == this.topk {
			break
		}
	}
	return ans
}

执行结果如下：

---

左神java代码