0676. 实现一个魔法字典
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0676. 实现一个魔法字典
- 标签:设计、字典树、哈希表、字符串
- 难度:中等
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题目大意
要求:设计一个使用单词表进行初始化的数据结构。单词表中的单词互不相同。如果给出一个单词,要求判定能否将该单词中的一个字母替换成另一个字母,是的所形成的新单词已经在够构建的单词表中。
实现 MagicDictionary 类:
MagicDictionary()
初始化对象。void buildDict(String[] dictionary)
使用字符串数组dictionary
设定该数据结构,dictionary
中的字符串互不相同。bool search(String searchWord)
给定一个字符串searchWord
,判定能否只将字符串中一个字母换成另一个字母,使得所形成的新字符串能够与字典中的任一字符串匹配。如果可以,返回True
;否则,返回False
。
说明:
- 。
- 。
dictionary[i]
仅由小写英文字母组成。dictionary
中的所有字符串互不相同。- 。
searchWord
仅由小写英文字母组成。buildDict
仅在search
之前调用一次。- 最多调用 次
search
。
示例:
- 示例 1:
输入
["MagicDictionary", "buildDict", "search", "search", "search", "search"]
[[], [["hello", "leetcode"]], ["hello"], ["hhllo"], ["hell"], ["leetcoded"]]
输出
[null, null, false, true, false, false]
解释
MagicDictionary magicDictionary = new MagicDictionary();
magicDictionary.buildDict(["hello", "leetcode"]);
magicDictionary.search("hello"); // 返回 False
magicDictionary.search("hhllo"); // 将第二个 'h' 替换为 'e' 可以匹配 "hello" ,所以返回 True
magicDictionary.search("hell"); // 返回 False
magicDictionary.search("leetcoded"); // 返回 False
解题思路
思路 1:字典树
- 构造一棵字典树。
buildDict
方法中将所有单词存入字典树中。search
方法中替换searchWord
每一个位置上的字符,然后在字典树中查询。
思路 1:代码
class Trie:
def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
self.children = dict()
self.isEnd = False
def insert(self, word: str) -> None:
"""
Inserts a word into the trie.
"""
cur = self
for ch in word:
if ch not in cur.children:
cur.children[ch] = Trie()
cur = cur.children[ch]
cur.isEnd = True
def search(self, word: str) -> bool:
"""
Returns if the word is in the trie.
"""
cur = self
for ch in word:
if ch not in cur.children:
return False
cur = cur.children[ch]
return cur is not None and cur.isEnd
class MagicDictionary:
def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
self.trie_tree = Trie()
def buildDict(self, dictionary: List[str]) -> None:
for word in dictionary:
self.trie_tree.insert(word)
def search(self, searchWord: str) -> bool:
size = len(searchWord)
for i in range(size):
for j in range(26):
new_ch = chr(ord('a') + j)
if searchWord[i] != new_ch:
new_word = searchWord[:i] + new_ch + searchWord[i + 1:]
if self.trie_tree.search(new_word):
return True
return False
思路 1:复杂度分析
- 时间复杂度:初始化操作是 。构建操作是 ,搜索操作是 。其中 是字符串数组
dictionary
中的字符个数, 是查询操作中字符串的长度, 是字符集的大小。 - 空间复杂度:。