211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计

题目-中等难度

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

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”); // 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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/design-add-and-search-words-data-structure
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1.

class TrieNode:
    def __init__(self):
        # 每个节点有26个可能的子节点, 对应26个英文字母
        self.children = [None] * 26
        # 标记这个节点是否是当前单词的最后一个字母
        self.isLast = False

class WordDictionary:
    def __init__(self):
        # 初始化时创建根节点
        self.li = TrieNode()

    def addWord(self, word: str) -> None:
        # 从根节点开始
        node = self.li
        # 遍历单词中的每个字母
        for w in word:
            # 计算字母对应的索引
            c = ord(w) - ord('a')
            # 如果相应的子节点不存在
            if not node.children[c]:
                # 创建新的子节点
                node.children[c] = TrieNode()
            # 移动到子节点, 继续处理下一个字母
            node = node.children[c]
        # 标记单词的最后一个字母
        node.isLast = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        def dfs(index:int, node: TrieNode) -> bool:
            # 如果已经检查完单词的所有字母
            if index == len(word):
                # 如果是单词的结尾, 则返回 True
                return node.isLast
            # 获取当前字母
            w = word[index]
            # 如果当前字母不是通配符
            if w != '.':
                # 计算字母的索引
                c = ord(w) - ord('a')
                # 获取相应的子节点
                child = node.children[c]
                # 如果子节点存在, 递归搜索下一个字母
                if child is not None and dfs(index+1, child):
                    return True
            # 如果是通配符
            else:
                # 遍历所有可能的子节点
                for nc in node.children:
                    # 如果子节点存在, 递归搜索下一个字母
                    if nc is not None and dfs(index+1,nc):
                        # 返回True, 如果找到匹配的路径
                        return True
            # 如果没有找到匹配的路径, 返回 False
            return False
        # 从根节点开始深度优先搜索
        return dfs(0, self.li)


# Your WordDictionary object will be instantiated and called as such:
# obj = WordDictionary()
# obj.addWord(word)
# param_2 = obj.search(word)