LeetCode——211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计[Design Add and Search Words Data Structure][中等]——分析及代码[C++]
一、题目
请你设计一个数据结构,支持 添加新单词 和 查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配 。
实现词典类 WordDictionary :
- WordDictionary() 初始化词典对象
- void addWord(word) 将 word 添加到数据结构中,之后可以对它进行匹配
- bool search(word) 如果数据结构中存在字符串与 word 匹配,则返回 true ;否则,返回 false 。word 中可能包含一些 ‘.’ ,每个 . 都可以表示任何一个字母。
示例:
输入:
["WordDictionary","addWord","addWord","addWord","search","search","search","search"]
[[],["bad"],["dad"],["mad"],["pad"],["bad"],[".ad"],["b.."]]
输出:
[null,null,null,null,false,true,true,true]
解释:
WordDictionary wordDictionary = new WordDictionary();
wordDictionary.addWord("bad");
wordDictionary.addWord("dad");
wordDictionary.addWord("mad");
wordDictionary.search("pad"); // return False
wordDictionary.search("bad"); // return True
wordDictionary.search(".ad"); // return True
wordDictionary.search("b.."); // return True
提示:
- 1 <= word.length <= 500
- addWord 中的 word 由小写英文字母组成
- search 中的 word 由 ‘.’ 或小写英文字母组成
- 最多调用 50000 次 addWord 和 search
来源:力扣(LeetCode)
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二、分析及代码
1. 字典树
(1)思路
经典的字典树应用场景,针对通配符 ‘.’ ,可结合深度优先算法,尝试遍历所有可能的子节点进行求解。
(2)代码
struct TrieNode {
//字典树的节点
vector<TrieNode*> child;//子节点,其中child[i]为字符'a'+i对应的节点
bool end;//当前节点是否可构成单词末尾
TrieNode() {
this->child = vector<TrieNode*>(26, nullptr);
this->end = false;
}
};
void insert(TrieNode* root, const string & word) {
//插入新单词
TrieNode* node = root;
for (auto ch : word) {
//依次添加或访问子节点
if (node->child[ch - 'a'] == nullptr) {
node->child[ch - 'a'] = new TrieNode();
}
node = node->child[ch - 'a'];
}
node->end = true;//记录单词末尾
return;
}
bool dfs(TrieNode* node, const string & word, int i) {
//深度优先搜索
if (i == word.size()) {
//到达单词末尾
return node->end == true;//判断该节点是否可构成单词的最后一个字符
}
if (word[i] == '.') {
//对通配符'.',遍历26个可能的子节点
for (int j = 0; j < 26; j++) {
if (node->child[j] != nullptr && dfs(node->child[j], word, i + 1) == true) {
return true;
}
}
} else if (node->child[word[i] - 'a'] != nullptr && dfs(node->child[word[i] - 'a'], word, i + 1) == true){
//对小写字母,继续搜索对应子节点
return true;
}
return false;
}
class WordDictionary {
private:
TrieNode* root;//字典树的根节点
public:
WordDictionary() {
//初始化
root = new TrieNode();
}
void addWord(string word) {
//添加新单词
insert(root, word);
}
bool search(string word) {
//匹配单词
return dfs(root, word, 0);
}
};
(3)结果
执行用时 :80 ms,在所有 C++ 提交中击败了 49.90% 的用户;
内存消耗 :44.4 MB,在所有 C++ 提交中击败了 47.01% 的用户。
三、其他
暂无。