字典树

Trie(发音类似 "try")或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景,例如自动补完和拼写检查。

请你实现 Trie 类:

  • Trie() 初始化前缀树对象。

  • void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word

  • boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中,返回 true(即,在检索之前已经插入);否则,返回 false

  • boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ,返回 true ;否则,返回 false

class Trie {
    private Trie[] children;
    private boolean isEnd;

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        isEnd = false;
    }
    
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                node.children[index] = new Trie();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        Trie node = searchPrefix(word);
        return node != null && node.isEnd;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        return searchPrefix(prefix) != null;
    }

    private Trie searchPrefix(String prefix) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char ch = prefix.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                return null;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return node;
    }
}

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)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 falseword 中可能包含一些 '.' ,每个 . 都可以表示任何一个字母。

解法:正常情况下可以直接根据word的长度进行递归搜索。但是这个题目有一个特殊的.字符。所以可以考虑使用递归。

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words返回所有二维网格上的单词

单词必须按照字母顺序,通过 相邻的单元格 内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。

解法:需要从board的每个字符开始,遍历临近的字符,和words数组进行比较是否匹配。如果使用Set那么不好匹配具体的字符。我们需要一个字符一个字符的进行比较。那么久可以考虑是用Tire树。

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