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LeetCode 面试经典 150_字典树_添加与搜索单词 - 数据结构设计(96_211_C++_中等)

LeetCode 面试经典 150_字典树_添加与搜索单词 - 数据结构设计(96_211_C++_中等)

    • 题目描述:
    • 输入输出样例:
    • 题解:
      • 解题思路:
        • 思路一(字典树):
      • 代码实现
        • 代码实现(思路一(字典树)):

题目描述:

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。

输入输出样例:

示例 1:
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”); // 返回 False
wordDictionary.search(“bad”); // 返回 True
wordDictionary.search(“.ad”); // 返回 True
wordDictionary.search(“b…”); // 返回 True

提示:
1 <= word.length <= 25
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 104次 addWord 和 search

题解:

解题思路:

思路一(字典树):

1、实现思路如下
插入单词

  • 从左到右插入这个单词的每个字母,若当前字母不存在字典树中(注意child是0~25,若child为nullptr则不存在),创建结点
  • 若为最后一个单词则进行标记isEnd=true。

查找单词
因单词中包含’.',所以我们要分两种情况讨论,从左到右查找这个单词的每个字符。

  • 若当前位置为字母,则查找node[word[i]-‘a’]存不存在,若存在则继续查找,若不存在则返回false
  • 若当前位置为’.',我们需要挨个判断此节点的所有儿子结点的分支。首先此节点的儿子结点不能为nullptr,其次递归的匹配其儿子结点,若匹配成功则返回true,否则返回false

需要非常注意一点字典树的 根结点 不存储任何信息。

2、复杂度分析:
① 时间复杂度:O(26k·L),假设在最坏情况下字典树的每个节点都有26个子节点,如果遇到 个 “.”,则为每个.都会进行 26 次递归。
② 空间复杂度:O(N×L),O(N×L),其中 N 是独立单词的数量,L 是单词的平均长度。

代码实现

代码实现(思路一(字典树)):
classWordDictionary{private:// 定义字典树的节点结构体(TrieNode)structTrieNode{vector<TrieNode*>child;// 子节点数组,表示26个字母的子节点boolisEnd;// 标记当前节点是否为某个单词的结束节点TrieNode():child(26,nullptr),isEnd(false){}// 构造函数,初始化子节点数组为26个nullptr,并将isEnd初始化为false};TrieNode*root;// 根节点// 插入单词的函数voidinsert(TrieNode*root,conststring&word){TrieNode*node=root;// 遍历单词中的每个字符for(autoc:word){// 计算字符对应的索引,并检查当前字符的子节点是否为空if(node->child[c-'a']==nullptr){// 如果为空,说明该字符路径还没有建立,创建新的节点node->child[c-'a']=newTrieNode();}// 将当前节点指向下一个字符的子节点node=node->child[c-'a'];}// 单词遍历完成后,将当前节点的isEnd标记为true,表示这是一个完整的单词node->isEnd=true;}// 搜索单词的深度优先搜索(DFS)函数booldfs(string&word,TrieNode*node,intindex){// 如果遍历到单词的末尾,返回当前节点是否为单词的结束节点if(index==word.size()){returnnode->isEnd;}// 如果当前字符是'.',可以匹配任意字符if(word[index]=='.'){// 遍历当前节点的所有子节点for(auto&child:node->child){// 对每个非空子节点递归进行DFSif(child!=nullptr&&dfs(word,child,index+1)){returntrue;// 如果某个子节点匹配成功,返回true}}returnfalse;// 如果所有子节点都无法匹配,返回false}else{// 如果当前字符不是'.',则检查当前节点对应字符的子节点是否为空if(node->child[word[index]-'a']==nullptr){returnfalse;// 如果没有对应的子节点,返回false}// 否则继续递归搜索下一个字符returndfs(word,node->child[word[index]-'a'],index+1);}}public:// 构造函数,初始化根节点WordDictionary(){root=newTrieNode();}// 添加一个单词到字典中voidaddWord(string word){insert(root,word);// 调用插入函数}// 搜索单词(支持'.'通配符)boolsearch(string word){returndfs(word,root,0);// 从根节点开始递归DFS}};

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