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[数据结构与算法]数据结构算法——字典树

一、概述

在这里插入图片描述

二、例题

2.1 构建字典树(Leetcode 208)

解题思路:实现三个方法:建立字典树、查找单词、查找前缀

class Trie:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.root = {}
        self.end_of_word = '#'


    def insert(self, word: str) -> None:
        """
        Inserts a word into the trie.
        """
        node = self.root
        for char in word:
            node = node.setdefault(char, {})
        node[self.end_of_word] = self.end_of_word


    def search(self, word: str) -> bool:
        """
        Returns if the word is in the trie.
        """
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node:
                return False
            node = node[char]
        return self.end_of_word in node


    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        """
        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
        """
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node:
                return False
            node = node[char]
        return True

2.2 二维网格中的单词搜索(Leetcode 79、212)

2.2.1 只有一个单词搜(Leetcode 79)

解题思路:DFS搜索
(1)暴力解法:从board中所有首字母一致的位置出发,DFS搜索word的深度,一一和word比对,时间复杂度O(4^n)
(2)剪枝:有些枝不走到底就可以放弃了

技巧:上下左右搜索可以用预先定义好的坐标移动工具来做,看起来很漂亮

dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,-1,1]

class Solution:
    def exist(self, board, word: str) -> bool:
        self.word = word
        self.word_len = len(word)
        self.ret = False
        if len(board) == 0 or len(board[0]) == 0:
            return False
        if len(word) == 0:
            return False
        self.m, self.n = len(board), len(board[0])
        # 建立一个memory,用于存储是否访问过
        visited = [[0 for _ in range(self.n)] for _ in range(self.m)]
        for i in range(self.m):
            for j in range(self.n):
                if board[i][j] == word[0]:
                    visited[i][j] = 1
                    self._dfs(board, visited, i, j, 0)
                    if self.ret == True:
                        return True
                    visited[i][j] = 0
        return False

    def _dfs(self, board, visited, x, y, word_idx):
        # 若此位置的元素和单词的该字母不一致,直接跳出递归
        if board[x][y] != self.word[word_idx]:
            return
        # 若已经到了单词最后一个字母,都会跳出递归
        if word_idx == self.word_len-1:
            if board[x][y] == self.word[word_idx]:
                self.ret = True
                return
            else:
                return
        # 开始往四个方向搜索
        for k in range(4):
            i, j = x+dx[k], y+dy[k]
            # 只有边界没问题,且未访问过的位置才能访问
            if i>=0 and i<self.m and j>=0 and j<self.n and visited[i][j]==0:
                # 访问前将此位置设置为访问过,并在递归调用后,将此位置访问记录清零
                visited[i][j] = 1
                self._dfs(board, visited, i, j, word_idx+1)
                visited[i][j] = 0

2.2.2 有很多单词搜(Leetcode 212)

解题思路:DFS的耗时过高,需要用字典树(其实字典树的力量只有在word特别多的时候才体现),整体就是在2.2.1上进行少许变动

dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,-1,1]

class Solution:
    def findWords(self, board, words):
        if len(board) == 0 or len(board[0]) == 0:
            return False
        if len(words) == 0:
            return False
        # 建立字典树
        self.root = {}
        self.end_of_word = '#'
        for word in words:
            node = self.root
            for char in word:
                node = node.setdefault(char, {})
            node[self.end_of_word] = self.end_of_word

        # 开始
        cur_dict = self.root
        self.print_flag = 0
        
        # 存储所有找到的单词
        self.ret = []

        self.m, self.n = len(board), len(board[0])
        visited = [[0 for _ in range(self.n)] for _ in range(self.m)]
        for i in range(self.m):
            for j in range(self.n):
                # 起始位置需要在字典树的第一层key中
                if board[i][j] in cur_dict:
                    print(board[i][j])
                    visited[i][j] = 1
                    self._dfs(board, visited, i, j, '', cur_dict)
                    self.print_flag = 0
                    visited[i][j] = 0
        return list(set(self.ret))

    def _dfs(self, board, visited, x, y, last_word, cur_dict):
        # 如果字典树遍历到底了,则跳出循环
        if len(cur_dict) == 0:
            return
        # 如果board的该位置的元素不在字典树的该层,直接跳出递归
        if board[x][y] not in cur_dict:
            return
        # 如果有单词结束符号,则将目前的字符串计入self.ret中,但是不能跳出递归(因为可能有多个单词前缀一致)
        if self.end_of_word in cur_dict[board[x][y]]:
            self.ret.append(last_word+board[x][y])
        # 开始向4个方向搜索
        for k in range(4):
            i, j = x+dx[k], y+dy[k]
            if i>=0 and i<self.m and j>=0 and j<self.n and visited[i][j]==0:
                visited[i][j] = 1
                self._dfs(board, visited, i, j, last_word+board[x][y], cur_dict[board[x][y]])
                visited[i][j] = 0
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加:2021-09-05 11:17:27  更:2021-09-05 11:19:33 
 
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