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。
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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