LeetCode Java实现魔法字典题解：兼顾高效性和灵活性
2024-02-13 22:49:53
魔法字典：在 Java 中实现高效查找、插入和删除
简介
在现实世界的应用程序中，我们经常需要快速存储和查找单词。想象一下一个自动更正系统或拼写检查器，它需要能够快速查找单词是否存在，或者将单词插入或删除。在本文中，我们将探讨一种称为“魔法字典”的数据结构，它可以以 O(1) 的平均时间复杂度实现这些操作。
Trie：魔法字典背后的动力
魔法字典的核心是 Trie，也称为前缀树。Trie 是一种树形数据结构，它利用了单词的前缀来高效地存储和检索单词。每个 Trie 节点代表一个字符，而从根节点到叶节点的路径表示一个单词。
实现魔法字典
class MagicDictionary {
private TrieNode root;
// 初始化字典
public MagicDictionary() {
root = new TrieNode();
}
// 将单词插入字典
public void insert(String word) {
TrieNode cur = root;
for (char c : word.toCharArray()) {
int index = c - 'a';
if (cur.children[index] == null) {
cur.children[index] = new TrieNode();
}
cur = cur.children[index];
}
cur.isEnd = true;
}
// 删除单词
public void delete(String word) {
TrieNode cur = root;
for (char c : word.toCharArray()) {
int index = c - 'a';
if (cur.children[index] == null) {
return;
}
cur = cur.children[index];
}
cur.isEnd = false;
}
// 搜索单词
public boolean search(String word) {
return search(root, word, 0, false);
}
// 递归搜索单词
private boolean search(TrieNode node, String word, int index, boolean hasDiff) {
if (index == word.length()) {
return node.isEnd && hasDiff;
}
char c = word.charAt(index);
TrieNode next = node.children[c - 'a'];
if (next != null) {
if (search(next, word, index + 1, hasDiff)) {
return true;
}
if (!hasDiff && next.isEnd) {
return true;
}
return search(next, word, index + 1, true);
}
return false;
}
// Trie 节点
class TrieNode {
boolean isEnd;
TrieNode[] children;
public TrieNode() {
isEnd = false;
children = new TrieNode[26];
}
}
}
查找、插入和删除操作
使用 Trie，我们可以实现 O(1) 平均时间复杂度的查找、插入和删除操作。
-
查找 (search) ：搜索操作会遍历单词的字符，并在 Trie 中查找每个字符。如果找到一个与给定单词不同的单词，则设置
hasDiff标志为true。如果找到一个完全匹配的单词，并且hasDiff为false，则返回true。 -
插入 (insert) ：插入操作遍历单词的字符，并为每个字符创建相应的 Trie 节点。当到达单词末尾时，将
isEnd标志设置为true，表示单词已经存储。 -
删除 (delete) ：删除操作类似于搜索，但是当到达单词末尾时，它会将
isEnd标志设置为false。
示例用法
MagicDictionary dictionary = new MagicDictionary();
// 插入单词
dictionary.insert("hello");
dictionary.insert("world");
// 搜索单词
System.out.println(dictionary.search("hello")); // true
System.out.println(dictionary.search("world")); // true
System.out.println(dictionary.search("helloworld")); // false
// 删除单词
dictionary.delete("hello");
// 再次搜索单词
System.out.println(dictionary.search("hello")); // false
优点
- O(1) 平均时间复杂度用于查找、插入和删除操作
- 存储单词和查询单词都非常高效
- 轻松处理大型数据集
- 非常适合实现自动更正和拼写检查器等应用程序
结论
魔法字典是一种强大的数据结构，它通过利用 Trie 的强大功能，实现了快速而高效的单词查找、插入和删除操作。对于需要处理大量单词并在 O(1) 时间内执行这些操作的应用程序来说，它是理想的选择。
常见问题解答
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魔法字典与哈希表有何不同？
哈希表是另一种高效的数据结构，它通过使用散列函数将键映射到值。然而，魔法字典专门用于存储和操作单词，并提供了额外的功能，例如搜索相似单词。
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魔法字典是否可以存储重复的单词？
不，魔法字典不存储重复的单词。如果插入一个已经存在的单词，它将覆盖现有单词。
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魔法字典如何处理大小写？
魔法字典通常不区分大小写。在插入和搜索单词时，它们通常被转换为小写。
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魔法字典可以存储非英语单词吗？
是的，魔法字典可以存储任何语言的单词，只要它们由字母组成。
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魔法字典是否适合存储大量单词？
是的，魔法字典非常适合存储大量单词。它具有 O(n) 的空间复杂度，其中 n 是字典中存储的单词数。
