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package main
import (
"container/list"
)
// Struttura principale del dizionario
type dizionario struct {
// Set di parole per ricerca O(1) - usando struct{} per efficienza memoria
parole map[string]struct{}
// Set di schemi per ricerca O(1) - usando struct{} per efficienza memoria
schemi map[string]struct{}
// Cache per gruppi di parole (opzionale, per ottimizzazione)
cacheGruppi map[string][]string
// Cache per famiglie di schemi (opzionale, per ottimizzazione)
cacheFamiglie map[string][]string
// Flag per invalidare le cache quando necessario
cacheGruppiValida bool
cacheFamiglieValida bool
}
// Struttura ausiliaria per BFS nella ricerca di catene
type nodoRicerca struct {
parola string
distanza int
percorso []string
}
// Funzioni principali richieste dalle specifiche
func newDizionario() dizionario {
return dizionario{
parole: make(map[string]struct{}),
schemi: make(map[string]struct{}),
}
}
func esegui(d dizionario, s string) {
// Implementazione del parsing e esecuzione comandi
// ... (da implementare secondo le specifiche)
}
// Funzioni ausiliarie per il calcolo della distanza di editing
// Calcola la distanza di editing tra due parole usando programmazione dinamica
func distanzaEditing(x, y string) int {
m, n := len(x), len(y)
// Matrice DP per Damerau-Levenshtein distance
dp := make([][]int, m+1)
for i := range dp {
dp[i] = make([]int, n+1)
}
// Inizializzazione
for i := 0; i <= m; i++ {
dp[i][0] = i
}
for j := 0; j <= n; j++ {
dp[0][j] = j
}
// Riempimento della matrice
for i := 1; i <= m; i++ {
for j := 1; j <= n; j++ {
cost := 0
if x[i-1] != y[j-1] {
cost = 1
}
dp[i][j] = min(
dp[i-1][j]+1, // cancellazione
dp[i][j-1]+1, // inserimento
dp[i-1][j-1]+cost, // sostituzione
)
// Scambio di caratteri adiacenti (Damerau)
if i > 1 && j > 1 && x[i-1] == y[j-2] && x[i-2] == y[j-1] {
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i-2][j-2]+cost)
}
}
}
return dp[m][n]
}
// Verifica se due parole sono simili (distanza = 1)
func sonoSimili(x, y string) bool {
return distanzaEditing(x, y) == 1
}
// Trova una catena minima tra due parole usando BFS
func trovaCatenaMinima(d dizionario, start, end string) []string {
if _, exists := d.parole[start]; !exists {
return nil
}
if _, exists := d.parole[end]; !exists {
return nil
}
if start == end {
return []string{start}
}
// BFS per trovare il percorso più breve
queue := list.New()
visitati := make(map[string]struct{})
queue.PushBack(nodoRicerca{
parola: start,
distanza: 0,
percorso: []string{start},
})
visitati[start] = struct{}{}
for queue.Len() > 0 {
elemento := queue.Remove(queue.Front()).(nodoRicerca)
// Esplora tutte le parole del dizionario
for parola := range d.parole {
if _, visited := visitati[parola]; !visited && sonoSimili(elemento.parola, parola) {
nuovoPercorso := make([]string, len(elemento.percorso)+1)
copy(nuovoPercorso, elemento.percorso)
nuovoPercorso[len(elemento.percorso)] = parola
if parola == end {
return nuovoPercorso
}
queue.PushBack(nodoRicerca{
parola: parola,
distanza: elemento.distanza + 1,
percorso: nuovoPercorso,
})
visitati[parola] = struct{}{}
}
}
}
return nil // Nessuna catena trovata
}
// Verifica compatibilità tra parola e schema
func isCompatibile(parola, schema string) bool {
if len(parola) != len(schema) {
return false
}
// Mappatura maiuscole -> minuscole
assegnazione := make(map[rune]rune)
for i, char := range schema {
parolaChar := rune(parola[i])
if char >= 'A' && char <= 'Z' {
// Carattere maiuscolo nello schema
if esistente, ok := assegnazione[char]; ok {
if esistente != parolaChar {
return false
}
} else {
assegnazione[char] = parolaChar
}
} else if char >= 'a' && char <= 'z' {
// Carattere minuscolo nello schema
if char != parolaChar {
return false
}
}
}
return true
}
// Funzione ausiliaria min
func min(a, b int) int {
if a < b {
return a
}
return b
}