What is the best way to solve Design Add And Search Words?

The optimized O(n) approach using Trie patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

디자인 추가 및 검색 단어

'디자인 추가 및 검색 단어' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

새로운 단어를 추가하고 문자열이 이전에 추가된 문자열과 일치하는지 찾는 것을 지원하는 데이터 구조를 설계합니다.

WordDictionary 클래스를 구현합니다.

- WordDictionary() 개체를 초기화합니다.

- addWord(word: str) 데이터 구조에 단어를 추가합니다. 나중에 일치시킬 수 있습니다.

- search(word: str) -> bool 데이터 구조에 word와 일치하는 문자열이 있으면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환합니다. 단어에는 점 '.'이 포함될 수 있습니다. 여기서 점은 어떤 문자와도 일치할 수 있습니다.

입력은 작업 및 인수 목록입니다. 결과 목록을 반환하는 wordDictionary(operations: list, arguments: list) -> list 함수를 구현합니다(생성자/addWord의 경우 없음, 검색의 경우 bool).

제약

•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

예

Example 1

Input

operations = ["WordDictionary", "addWord", "addWord", "addWord", "search", "search", "search", "search"], arguments = [[], ["bad"], ["dad"], ["mad"], ["pad"], ["bad"], [".ad"], ["b.."]]

Output

[None, None, None, None, False, True, True, True]

Explanation

Initialize. Add "bad", "dad", "mad". search("pad") -> False. search("bad") -> True. search(".ad") -> True. search("b..") -> True.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 Trie 특정 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

Trie 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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)

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 False