C/C++ 1408. 数组中的字符串匹配：优化空间，高效搜索！

2023-11-05 16:21:14

题目

给定一个字符串数组 words 和一个字符串 pattern，找出 words 中的所有字符串 word，使得 word 与 pattern 匹配。

匹配规则定义如下 ：

pattern 和 word 都由小写英文字母组成。
pattern 的长度与 word 的长度相等。
pattern 可以包含一个或多个 '' 字符，'' 可以匹配任意字符。

示例 1 ：

输入：words = ["abc","deq","mee","aqq","dkd","ccc"], pattern = "abb"
输出：["mee","aqq"]
解释：
"mee" 与 "abb" 匹配，因为 '*' 可以匹配 'e'。
"aqq" 与 "abb" 匹配，因为 '*' 可以匹配 'q'。
其他字符串不匹配 "abb"。

示例 2 ：

输入：words = ["a","b","c"], pattern = "a*b*"
输出：["a","b","c"]
解释：
"*" 可以匹配任何字符，因此 "a*b*" 可以匹配 "a"、"b" 和 "c"。

提示：

1 <= words.length <= 50
1 <= words[i].length <= 50
1 <= pattern.length <= 50
words 和 pattern 都由小写英文字母组成
pattern 可以包含一个或多个 '' 字符

题目整理

输入：字符串数组 words 和字符串 pattern
输出：所有与 pattern 匹配的字符串 word，其中 '*' 可以匹配任意字符
匹配规则 ：
- pattern 和 word 都由小写英文字母组成
- pattern 的长度与 word 的长度相等
- pattern 可以包含一个或多个 '' 字符，'' 可以匹配任意字符

题目的解题思路

这道题目本质上是一个字符串匹配的问题。我们可以使用 KMP 算法或 Trie 树来解决。KMP 算法的时间复杂度为 O(n+m)，其中 n 是 pattern 的长度，m 是 words 中所有字符串的总长度。Trie 树的时间复杂度为 O(n+m)，其中 n 是 pattern 的长度，m 是 words 中所有字符串的总长度。

由于 KMP 算法和 Trie 树都是比较复杂的算法，因此我们这里使用一种更简单的方法来解决这个问题。

我们可以将 pattern 中的所有字符分为两类：

常规字符：即不是 '*' 的字符
通配符字符：即 '*' 字符

对于常规字符，我们可以直接比较 pattern 和 word 中对应位置的字符是否相等。对于通配符字符，我们可以使用以下规则来匹配：

通配符字符可以匹配任意字符
通配符字符可以匹配零个或多个字符

我们可以使用回溯法来枚举所有可能的匹配方案。对于每一个通配符字符，我们可以尝试匹配零个或多个字符。如果匹配成功，我们就继续匹配下一个字符。如果匹配失败，我们就回溯到上一个通配符字符，尝试匹配另一个方案。

使用这种方法，我们可以找到所有与 pattern 匹配的字符串 word。

具体的实现和代码

class Solution {
public:
    vector<string> findAndReplacePattern(vector<string>& words, string pattern) {
        vector<string> result;
        for (string& word : words) {
            if (isMatch(word, pattern)) {
                result.push_back(word);
            }
        }
        return result;
    }

private:
    bool isMatch(string word, string pattern) {
        int n = word.size();
        int m = pattern.size();
        if (n != m) {
            return false;
        }
        unordered_map<char, char> patternToWord;
        unordered_map<char, char> wordToPattern;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            char c1 = pattern[i];
            char c2 = word[i];
            if (patternToWord.count(c1) == 0 && wordToPattern.count(c2) == 0) {
                patternToWord[c1] = c2;
                wordToPattern[c2] = c1;
            } else if (patternToWord[c1] != c2 || wordToPattern[c2] != c1) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};