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。
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
解题思路
根据题意,WordDictionary类需要支持添加单词和搜索单词的操作,可以使用前缀树实现, 前缀树的原理与设计可以参见前缀树。
对于添加单词,将单词添加到前缀树中即可。
对于搜索单词,从前缀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。
代码实现
public class WordDictionary {
public class TrieNode {
public TrieNode[] children = new TrieNode[26];
public String item = "";
}
private TrieNode root = new TrieNode();
public void addWord(String word) {
TrieNode node = root;
for (char c : word.toCharArray()) {
if (node.children[c - 'a'] == null) {
node.children[c - 'a'] = new TrieNode();
}
node = node.children[c - 'a'];
}
node.item = word;
}
public boolean search(String word) {
return match(word.toCharArray(), 0, root);
}
private boolean match(char[] chs, int k, TrieNode node) {
if (k == chs.length) return !node.item.equals("");
if (chs[k] != '.') {
return node.children[chs[k] - 'a'] != null && match(chs, k + 1, node.children[chs[k] - 'a']);
} else {
for (int i = 0; i < node.children.length; i++) {
if (node.children[i] != null) {
if (match(chs, k + 1, node.children[i])) {
return true;
}
}
}
}
return false;
}
}