Diseño Agregar y buscar palabras
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Diseñar agregar y buscar palabras'.
1. aprender
El problema 'Diseñar palabras para agregar y buscar' es un desafío clave en la sección Trie.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico para palabras de diseño, agregar y buscar.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Diseño, agregar y buscar palabras.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Diseñe una estructura de datos que admita agregar nuevas palabras y encontrar si una cadena coincide con alguna cadena agregada anteriormente.
Implemente la clase WordDictionary:
- WordDictionary() Inicializa el objeto.
- addWord(word: str) Agrega una palabra a la estructura de datos, se puede comparar más adelante.
- search(word: str) -> bool Devuelve True si hay alguna cadena en la estructura de datos que coincida con word o False en caso contrario. La palabra puede contener puntos '.' donde los puntos se pueden unir con cualquier letra.
La entrada es una lista de operaciones y argumentos. Implemente una función wordDictionary(operations: list, arguments: list) -> list que devuelva una lista de resultados (Ninguno para constructor/addWord, bool para búsqueda).
- •1 <= len(word) <= 25
- •word in addWord consists of lowercase English letters
- •word in search consists of '.' or lowercase English letters
- •At most 10^4 calls will be made to addWord and search
Ejemplos
operations = ["WordDictionary", "addWord", "addWord", "addWord", "search", "search", "search", "search"], arguments = [[], ["bad"], ["dad"], ["mad"], ["pad"], ["bad"], [".ad"], ["b.."]]
[None, None, None, None, False, True, True, True]
Initialize. Add "bad", "dad", "mad". search("pad") -> False. search("bad") -> True. search(".ad") -> True. search("b..") -> True.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = {}
self.end = False
class WordDictionaryOpt:
def __init__(self):
self.root = TrieNode()
def addWord(self, word):
curr = self.root
for c in word:
if c not in curr.children: curr.children[c] = TrieNode()
curr = curr.children[c]
curr.end = True
def search(self, word):
def dfs(j, root):
curr = root
for i in range(j, len(word)):
c = word[i]
if c == ".":
for child in curr.children.values():
if dfs(i + 1, child): return True
return False
else:
if c not in curr.children: return False
curr = curr.children[c]
return curr.end
return dfs(0, self.root)Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
class WordDictionaryBrute:
def __init__(self):
self.words = set()
def addWord(self, word):
self.words.add(word)
def search(self, word):
if '.' not in word: return word in self.words
for w in self.words:
if len(w) == len(word):
match = True
for i in range(len(word)):
if word[i] != '.' and word[i] != w[i]:
match = False; break
if match: return True
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trie data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades estándar del problema Trie.
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