操作
题一、添加与搜索单词
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。
方案A、字典树
思路: WordDictionary
类需要支持添加单词和搜索单词的操作,可以使用字典树实现:
-
对于添加单词,将单词添加到字典树中即可
-
对于搜索单词,从字典树的根结点开始搜索。由于待搜索的单词可能包含点号,因此在搜索过程中需要考虑点号的处理。对于当前字符是字母和点号的情况,分别按照如下方式处理:
-
如果当前字符是字母,则判断当前字符对应的子结点是否存在,如果子结点存在则移动到子结点,继续搜索下一个字符,如果子结点不存在则说明单词不存在,返回
false
-
如果当前字符是点号,由于点号可以表示任何字母,因此需要对当前结点的所有非空子结点继续搜索下一个字符
-
重复上述步骤,直到返回 false
或搜索完给定单词的最后一个字符
如果搜索完给定的单词的最后一个字符,则当搜索到的最后一个结点的 isEnd
为 true
时,给定的单词存在。特别地,当搜索到点号时,只要存在一个非空子结点可以搜索到给定的单词,即返回 true
实现
class Trie {
constructor() {
this.children = new Array(26).fill(0);
this.isEnd = false;
}
insert(word) {
let node = this;
for (let i = 0; i < word.length; i++) {
const char = word[i];
const index = char.charCodeAt() - "a".charCodeAt();
if (node.children[index] === 0) {
node.children[index] = new Trie();
}
node = node.children[index];
}
node.isEnd = true;
}
searchPrefix(prefix) {
let node = this;
for (let i = 0; i < prefix.length; i++) {
const char = prefix[i];
const index = char.charCodeAt() - "a".charCodeAt();
if (node.children[index] === 0) {
return null;
}
node = node.children[index];
}
return node;
}
search(word) {
const node = this.searchPrefix(word);
return node != null && node.isEnd;
}
startsWith(prefix) {
return this.startsWith(prefix) != null;
}
}
class WordDictionary {
constructor() {
this.trieRoot = new Trie();
}
addWord(word) {
this.trieRoot.insert(word);
}
search(word) {
const dfs = (index, node) => {
if (index === word.length) {
return node.isEnd;
}
const ch = word[index];
if (ch !== ".") {
const child = node.children[ch.charCodeAt() - "a".charCodeAt()];
if (child && dfs(index + 1, child)) {
return true;
}
} else {
for (const child of node.children) {
if (child && dfs(index + 1, child)) {
return true;
}
}
}
return false;
};
return dfs(0, this.trieRoot);
}
}