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单词搜索问题

2022-05-28 19:31:07  阅读:194  来源: 互联网

标签:pre 问题 Trie trie next 单词 int 搜索 board


作者:Grey

原文地址:单词搜索问题

题目链接

LeetCode 212. 单词搜索 II

思路

总体思路是:枚举从board的每个位置开始,看能走出哪些单词表中的单词,伪代码如下:

for (int i = 0; i < board.length;i++) {
     for (int j = 0; j < board[0].length;j++) {
          int size = process(i,j, board, words);
          if (size == words.size) {
             return new ArrayList<>(words);
          }
     }
 }

递归函数process 表示从board[i][j]出发,能走出哪些单词表中的单词。返回值是能走出的单词数量是多少,如果返回值正好等于单词表的数量,不需要继续尝试了,直接返回可以走出所有单词。

如果要达到上述目的,这个递归函数还差哪些参数呢?

首先,我需要一个List<String> ans来存储所有走出的单词是哪些;

其次,我需要一个变量List<Character> pre存储我每次走到的字符串是什么;

最后,我需要一个快速判断走的是不是无效路径的数据结构,因为如果我没有这个数据结构,我每走一步都需要暴力枚举我走出的pre是不是在单词表中。例如,假设单词表为:

[apple, banana]

假设一个3 x 5的board为:

['a','p','p','l','e']
['a','x','y','b','a']
['b','a','n','a','n']

如果我即将走的下一个字符是第二行第二列的x字符,这个数据结构可以快速帮我过滤掉这种情况,没必要从x字符继续往下走了。

这个数据结构就是前缀树,通过前缀树,可以很快找到某个字符串是否是一个单词的前缀,同时,也可以很快得出某个字符串是否已经完成了匹配。

完善后的递归函数完整签名如下:

// 从board的i,j位置出发,
// 走过的路径保存在pre中,
// 收集到的单词表中的单词保存在ans中
// trie就是单词表建立的前缀树
int process(int i, int j, LinkedList<Character> pre, List<String> ans, char[][] board, Trie trie)

在整个递归调用之前,我们需要最先构造前缀树,前缀树的定义如下:

    public static class Trie {
        public Trie[] next;
        public int pass;
        public boolean end;
        public Trie() {
          // 由于只有26个小写字母,所以只需要准备26大小的数组即可。
            next = new Trie[26];
          // 遍历过的字符次数
            pass = 0;
          // 是否是一个字符串的结尾
            end = false;
        }
    }

针对单词表,我们建立前缀树,过程如下:

        Set<String> set = new HashSet<>();
        Trie trie = new Trie();
        for (String word : words) {
            if (!set.contains(word)){
                set.add(word);
                buildTrie(trie,word);
            }
        }

之所以要定义Set,是因为想把单词表去重,buildTrie的完整代码如下,以下为前缀树创建的经典代码,有路则复用,无路则创建,循环结束后,将end设置为true,表示这个单词的结束标志:

    private static void buildTrie(Trie trie, String word) {
        char[] str = word.toCharArray();
        for (char c : str) {
            if (trie.next[c - 'a'] == null) {
                trie.next[c - 'a'] = new Trie();
            }
            trie = trie.next[c - 'a'];
            trie.pass++;
        }
        trie.end = true;
    }

任何一个字符x,如果:

trie.next[x - 'a'] == null || trie.next[x - 'a'].pass == 0;

则表示没有下一个方向上的路,或者下一个方向上的字符已经用过了,这种情况下,就直接可以无需继续从这个字符开始尝试。

到了某个字符,如果:

trie.end = true

表示这个字符已经是满足条件的某个单词的结尾了,可以开始收集答案。

前缀树准备好了以后,就可以考虑递归函数的base case了,

    public static int process(int i, int j, LinkedList<Character> pre, List<String> ans, char[][] board, Trie trie){
        if (i >= board.length || i < 0 || j >= board[0].length || j < 0) {
            return 0;
        } 
        if (board[i][j] == '0') {
            // 不走回头路
            return 0;
        }
        if (trie.next[board[i][j] - 'a'] == null || trie.next[board[i][j] - 'a'].pass == 0) {
            // 没有路可以走
            return 0;
        }
        ...
    }

第一个if表示越界,显然返回0,因为你的决策已经让i,j越界了,决策错了,返回0没毛病。

第三个if表示的情况,就是前面说的,前缀树判断当前位置已经没有继续尝试的必要了,返回0也没毛病。

由于题目要求不能走回头路,所以我将走过的位置上的字符修改为字符0,标识我走过这里了,所以第二个if表示:如果我们决策到某个位置是0,说明我们走了回头路,返回0也没毛病。

如果顺利通过了上述三个if,那么说明当前决策的位置有利可图,说不定就可以走出单词表中的单词,所以把当前位置的字符加入pre,表示我已经选择了当前字符,请去上下左右四个方向帮我收集答案,代码如下:

pre.addLast(c);
trie = trie.next[index];
int fix = 0;
if(trie.end) {
    ans.add(buildString(pre));
    trie.end=false;
    fix++;
}
// 这句表示:先标识一下当前位置为0字符,表示我已经走过了
board[i][j] = '0';
// 以下四行表示:
// 请去上,下,左,右四个方向帮我收集答案吧。
fix +=process(i+1,j,pre,ans,board,trie);
fix+=process(i,j+1,pre,ans,board,trie);
fix+=process(i-1,j,pre,ans,board,trie);
fix+=process(i,j-1,pre,ans,board,trie);
// 深度优先遍历的恢复现场操作。
board[i][j] = c;
pre.pollLast();
trie.pass-=fix;

其中if(trie.end)说明已经走出了一个符合条件的单词,可以收集答案了。buildString(pre)就是把之前收集的字符拼接成一个字符串,代表已经拼凑出来的那个单词:

    private static String buildString(LinkedList<Character> pre) {
        LinkedList<Character> preCopy = new LinkedList<>(pre);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        while (!preCopy.isEmpty()) {
            Character c = preCopy.pollFirst();
            sb.append(c);
        }
        return sb.toString();

    }

完整代码

public class LeetCode_0212_WordSearchII {
   public static class Trie {
       public Trie[] next;
       public int pass;
       public boolean end;
       public Trie() {
           next = new Trie[26];
           pass = 0;
           end = false;
       }
   }


   public static List<String> findWords(char[][] board, String[] words){
       Set<String> set = new HashSet<>();
       Trie trie = new Trie();
       for (String word : words) {
           if (!set.contains(word)){
               set.add(word);
               buildTrie(trie,word);
           }
       }
       LinkedList<Character> pre= new LinkedList<>();
       List<String> ans = new ArrayList<>();
       for (int i = 0; i < board.length;i++) {
           for (int j = 0; j < board[0].length;j++) {
               int times = process(i,j,pre,ans,board,trie);
               if (times == set.size()) {
                   return new ArrayList<>(set);
               }
           }
       }
       return ans;
   }



   public static int process(int i, int j, LinkedList<Character> pre, List<String> ans, char[][] board, Trie trie){
       if (i >= board.length || i < 0 || j >= board[0].length || j < 0) {
           return 0;
       }
       char c = board[i][j];
       if (c == '0') {
           // 不走回头路
           return 0;
       }
       int index= c - 'a';
       if (trie.next[index] == null || trie.next[index].pass == 0) {
           // 没有路可以走
           return 0;
       }
       pre.addLast(c);
       trie = trie.next[index];

       int fix = 0;
       if(trie.end) {
           ans.add(buildString(pre));
           trie.end=false;
           fix++;
       }
       board[i][j] = '0';
       fix +=process(i+1,j,pre,ans,board,trie);
       fix+=process(i,j+1,pre,ans,board,trie);
       fix+=process(i-1,j,pre,ans,board,trie);
       fix+=process(i,j-1,pre,ans,board,trie);
       board[i][j] = c;
       pre.pollLast();
       trie.pass-=fix;
       return fix;
   }

   private static String buildString(LinkedList<Character> pre) {
       LinkedList<Character> preCopy = new LinkedList<>(pre);
       StringBuilder sb = new StringBuilder();
       while (!preCopy.isEmpty()) {
           Character c = preCopy.pollFirst();
           sb.append(c);
       }
       return sb.toString();

   }

   private static void buildTrie(Trie trie, String word) {
       char[] str = word.toCharArray();
       for (char c : str) {
           if (trie.next[c - 'a'] == null) {
               trie.next[c - 'a'] = new Trie();
           }
           trie = trie.next[c - 'a'];
           trie.pass++;
       }
       trie.end = true;
   }
}

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算法和数据结构笔记

标签:pre,问题,Trie,trie,next,单词,int,搜索,board
来源: https://www.cnblogs.com/greyzeng/p/16321675.html

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