今天遇到了一道字典树的题，这是我第一次使用字典树来解决问题，所以我觉得还是有必要记录下来。
题意：
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。
样例：
addWord("bad")
addWord("dad")
addWord("mad")
search("pad") // return false
search("bad") // return true
search(".ad") // return true
search("b..") // return true
注意事项：
你可以假设所有的单词都只包含小写字母 a-z。
1.字典树
字典树又称为单词查找树，是一个树形结构，是哈希树的变种。它的优点：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
同时，它还有3个性质：
A.根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符；
B.从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串；
C.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
如图所示：
2.构建字典树
从上面的介绍，我们能简单的知道，字典树每一个节点里面包含了两个东西，一个是value，也就是数据，第二个是孩子，这里是孩子们，因为一个节点可能有多个孩子，不只是有1个或者2个孩子节点。
但是这里我们还需要一个flag来判断当前这个节点是否是最终节点，也就是判断这个节点是否还有孩子。为什么要这么做呢？比如，在字典树中有一个字符串是：abcd，我们想在字典树中查找abc，我们发现abcd这个路径符合要求，因为每个字符都匹配了的，但是这样判断是错误的，所以我们得判断每个节点是否是最终节点。
(1).节点的封装
private class TreeNode {
//节点的值
public char value;
//节点的孩子们
public TreeNode child[] = null;
//是否是最终节点
public boolean isEnd = false;
public TreeNode(char value) {
this.value = value;
child = new TreeNode[26];
}
}
(2).向字典树中添加字符
public void addWord(String word) {
TreeNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char c = word.charAt(i);
if (node.child[c - ‘a‘] == null) {
node.child[c - ‘a‘] = new TreeNode(c);
}
node = node.child[c - ‘a‘];
}
//该节点最为最终节点
node.isEnd = true;
}
3.在字典树中查找单词
在普通的查找中(查找的单词不含通配符，全部是字符)，自己循环查找就是，但是在这里比较特殊，查找的单词可能还有通配符，那么就不能使用普通的查找了，这里我使用的回溯法来查找的，使用回溯法将符合要求的字符串添加到一个List集合中，然后在判断一下，在这个List集合是否有我们想要的字符串。
1 public class WordDictionary {
2
3 private TreeNode root = null;
4 private List<String> list = null;
5
6 public WordDictionary() {
7 root = new TreeNode(‘ ‘);
8 list = new ArrayList<>();
9 }
10
11 private class TreeNode {
12 //节点的值
13 public char value;
14 //节点的孩子们
15 public TreeNode child[] = null;
16 //是否是最终节点
17 public boolean isEnd = false;
18
19 public TreeNode(char value) {
20 this.value = value;
21 child = new TreeNode[26];
22 }
23 }
24
25 public void addWord(String word) {
26 TreeNode node = root;
27 for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
28 char c = word.charAt(i);
29 if (node.child[c - ‘a‘] == null) {
30 node.child[c - ‘a‘] = new TreeNode(c);
31 }
32 node = node.child[c - ‘a‘];
33 }
34 //该节点最为最终节点
35 node.isEnd = true;
36 }
37
38 public boolean search(String word) {
39 TreeNode node = root;
40 list.clear();
41 char cs[] = new char[word.length()];
42 Arrays.fill(cs, ‘ ‘);
43 backTrack(word, 0, node, cs);
44 //判断是否含有word字符串
45 return list.contains(word);
46 }
47
48 private void backTrack(String word, int i, TreeNode node, char cs[]) {
49 //当i < word.length() 继续搜索下去
50 if (i < word.length()) {
51 char c = word.charAt(i);
52 if (c != ‘.‘) {
53 if (node.child[c - ‘a‘] != null) {
54 cs[i] = c;
55 backTrack(word, i + 1, node.child[c - ‘a‘], cs);
56 }
57 } else {
58 for (int j = 0; j < 26; j++) {
59 if (node.child[j] != null) {
60 cs[i] = ‘.‘;
61 backTrack(word, i + 1, node.child[j], cs);
62 }
63 }
64 }
65 } else {
66 //node不为最终节点，所以不符合要求
67 if(!node.isEnd){
68 return;
69 }
70 StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
71 for (int j = 0; j < word.length(); j++) {
72 stringBuilder.append(cs[j]);
73 }
74 list.add(stringBuilder.toString());
75 }
76
77 }
78 }
时间： 2024-08-04 14:27:44