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Lintcode---单词的添加与查找
设计一个包含下面两个操作的数据结构:addWord(word)
, search(word)
addWord(word)
会在数据结构中添加一个单词。而search(word)
则支持普通的单词查询或是只包含.
和a-z
的简易正则表达式的查询。
一个 .
可以代表一个任何的字母。
注意事项
你可以假设所有的单词都只包含小写字母 a-z。
您在真实的面试中是否遇到过这个题?
Yes
样例
addWord("bad")
addWord("dad")
addWord("mad")
search("pad") // return false
search("bad") // return true
search(".ad") // return true
search("b..") // return true
思路:先定义字典树节点类,用以实现字典树;
添加单词过程和之前的过程一模一样,在查找的时候,过程也类似,但要对‘.’字符进行特殊处理,这是问题的关键;
因为字符为‘.‘的时候,一个 . 可以代表一个任何的字母,在这种情况下,使用递归比较好实现。
/* 思路:先定义字典树节点类,用以实现字典树; 添加单词过程和之前的过程一模一样,在查找的时候,过程也类似,但要对‘.’字符进行特殊处理,这是问题的关键; 因为字符为‘.‘的时候,一个 . 可以代表一个任何的字母,在这种情况下,使用递归比较好实现。 */ //节点类的定义,注意构造函数对所有数据成员都进行初始化; const int MAX_CHILD=26; class TrieNode { public: // Initialize your data structure here. int count; TrieNode* child[MAX_CHILD]; TrieNode() { for(int i = 0; i < 26; i++) child[i] = NULL; count=0; } }; class WordDictionary { public: WordDictionary() { root = new TrieNode(); } // Adds a word into the data structure. //添加单词过程和插入过程一模一样 void addWord(string word) { // Write your code here if(root==NULL||word.size()==0){ return; } int len=word.size(); TrieNode* t=root; int i=0; while(i<len){ if(t->child[word[i]-‘a‘]==NULL){ TrieNode* temp=new TrieNode(); t->child[word[i]-‘a‘]=temp; t=t->child[word[i]-‘a‘]; } else{ t=t->child[word[i]-‘a‘]; } i++; } t->count=1; } // Returns if the word is in the data structure. A word could // contain the dot character ‘.‘ to represent any one letter. //因为含有‘.’,这里用递归比较好实现; bool search(string word) { // Write your code here search(word, root, 0); } bool search(string &word, TrieNode *p, int i){ if (i == word.size()){ return p->count; } //当遇到字符为‘.‘的时候,一个 . 可以代表一个任何的字母; //这里用递归的方式判断输入字符串是否存在; if (word[i] == ‘.‘) { for (auto a : p->child) { if (a && search(word, a, i + 1)){ return true; } } return false; } else { return p->child[word[i] - ‘a‘] && search(word, p->child[word[i] - ‘a‘], i + 1); } } private: TrieNode *root; }; // Your WordDictionary object will be instantiated and called as such: // WordDictionary wordDictionary; // wordDictionary.addWord("word"); // wordDictionary.search("pattern");
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