LeetCode 211.添加與搜索單詞(數據結構設計)

📖Blog ：《LeetCode 211.添加與搜索單詞(數據結構設計) - JavaScript》

題目描述：設計一個支持如下兩種操做的數據結構：

void addWord(word)
bool search(word)

search(word) 能夠搜索文字或正則表達式字符串，字符串只包含字母 . 或 a-z 。 . 能夠表示任何一個字母。

示例：

addWord("bad")
addWord("dad")
addWord("mad")
search("pad") -> false
search("bad") -> true
search(".ad") -> true
search("b..") -> true

你能夠假設全部單詞都是由小寫字母 a-z 組成的。

題目分析

看到題目，第一個直覺是將單詞都存放在數組中。每次匹配的時候，循環遍歷數組，查看是否存在能夠匹配的字符串。

可是這種暴力法的時間複雜度高，在平臺上沒法 ac。所以要想其餘的方法。

解法 1: 巧妙的正則表達式

有一種很是巧妙的正則表達式方法：全部的單詞再也不存放在數組中，而是經過先後添加「#」來進行分割（標識單詞界限）。

例如依次添加了「bad」、「mad」。那麼內部字符串是：「#bad#mad#」。當咱們要匹配目標串「.ad」時，只須要在目標串先後添加「#」便可。

在 leetcode 上，本題的 js 寫法沒法 ac，可是 python3 的能夠。應該是斷定條件比較寬鬆，下面的代碼 ac 花費了 2924ms。

# ac地址: https://leetcode-cn.com/problems/add-and-search-word-data-structure-design/
# 原文地址：https://xxoo521.com/2020-02-29-add-and-search-word/

from re import search

class WordDictionary:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.words = '#'


    def addWord(self, word: str) -> None:
        """
        Adds a word into the data structure.
        """
        self.words += (word + '#')

    def search(self, word: str) -> bool:
        """
        Returns if the word is in the data structure. A word could contain the dot character '.' to represent any one letter.
        """
        return bool(search('#' + word + '#', self.words))

解法 2: 字典樹（Trie）+ DFS

對於記錄/查找單詞的情景，有種數據結構很是高效：Trie。咱們能夠構造一棵字典樹，每次調用 addWord 時候，將單詞存入字典樹。

注意：當調用 search 進行查找的時候，若是當前字符不是.，那麼就按照字典樹的查找邏輯；不然，因爲是通配符，要遍歷當前的節點的 next 中的全部字符，這個過程和 DFS 同樣。

代碼以下：

// ac地址: https://leetcode-cn.com/problems/add-and-search-word-data-structure-design/
// 原文地址：https://xxoo521.com/2020-02-29-add-and-search-word/

var TrieNode = function() {
    this.next = {};
    this.isEnd = false;
};

/**
 * Initialize your data structure here.
 */
var WordDictionary = function() {
    this.root = new TrieNode();
};

/**
 * @param {string} word
 * @return {void}
 */
WordDictionary.prototype.addWord = function(word) {
    if (!word.length) return;

    let node = this.root;
    for (let i = 0; i < word.length; ++i) {
        if (!node.next[word[i]]) {
            node.next[word[i]] = new TrieNode();
        }
        node = node.next[word[i]];
    }
    node.isEnd = true;
};

/**
 * @param {string} word
 * @return {boolean}
 */
WordDictionary.prototype.search = function(word) {
    if (!word.length) return false;

    return this.dfs(this.root, word);
};

/**
 * @param {TrieNode} root
 * @param {string} word
 * @return {boolean}
 */
WordDictionary.prototype.dfs = function(root, word) {
    const length = word.length;
    let node = root;
    for (let i = 0; i < length; ++i) {
        const ch = word[i];
        // 如果通配符，則嘗試遍歷全部的狀況(DFS)
        if (ch === ".") {
            const keys = Reflect.ownKeys(node.next);
            for (const key of keys) {
                const found = this.dfs(node.next[key], word.slice(i + 1));
                if (found) return true;
            }
            return false;
        }

        if (!node.next[ch]) {
            return false;
        }
        node = node.next[ch];
    }
    return node.isEnd;
};

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