LeetCode——211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计(Design Add and Search Words Data Structure)[中等]——分析及代码（C++）

一、题目

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"); // return False
wordDictionary.search("bad"); // return True
wordDictionary.search(".ad"); // return True
wordDictionary.search("b.."); // return True

提示：

• 1 <= word.length <= 500
• 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 50000 次 addWord 和 search

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/design-add-and-search-words-data-structure
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二、分析及代码

1. 字典树

（1）思路

经典的字典树应用场景，针对通配符 ‘.’ ，可结合深度优先算法，尝试遍历所有可能的子节点进行求解。

（2）代码

struct TrieNode {
    
    //字典树的节点
    vector<TrieNode*> child;//子节点,其中child[i]为字符'a'+i对应的节点
    bool end;//当前节点是否可构成单词末尾
    TrieNode() {
    
    
        this->child = vector<TrieNode*>(26, nullptr);
        this->end = false;
    }
};

void insert(TrieNode* root, const string & word) {
    
    //插入新单词
    TrieNode* node = root;
    for (auto ch : word) {
    
    //依次添加或访问子节点
        if (node->child[ch - 'a'] == nullptr) {
    
    
            node->child[ch - 'a'] = new TrieNode();
        }
        node = node->child[ch - 'a'];
    }
    node->end = true;//记录单词末尾
    return;
}

bool dfs(TrieNode* node, const string & word, int i) {
    
    //深度优先搜索
    if (i == word.size()) {
    
    //到达单词末尾
        return node->end == true;//判断该节点是否可构成单词的最后一个字符
    }
    if (word[i] == '.') {
    
    //对通配符'.'，遍历26个可能的子节点
        for (int j = 0; j < 26; j++) {
    
    
            if (node->child[j] != nullptr && dfs(node->child[j], word, i + 1) == true) {
    
    
                return true;
            }
        }
    } else if (node->child[word[i] - 'a'] != nullptr && dfs(node->child[word[i] - 'a'], word, i + 1) == true){
    
    //对小写字母，继续搜索对应子节点
        return true;
    }
    return false;
}

class WordDictionary {
    
    
private:
    TrieNode* root;//字典树的根节点

public:
    WordDictionary() {
    
    //初始化
        root = new TrieNode();
    }
    
    void addWord(string word) {
    
    //添加新单词
        insert(root, word);
    }
    
    bool search(string word) {
    
    //匹配单词
        return dfs(root, word, 0);
    }
};

（3）结果

执行用时 ：80 ms，在所有 C++ 提交中击败了 49.90% 的用户；
内存消耗 ：44.4 MB，在所有 C++ 提交中击败了 47.01% 的用户。

三、其他

暂无。