从小白开始刷算法 前缀树篇 leetcode.720

简介: 从小白开始刷算法 前缀树篇 leetcode.720

序言

虽然算法很难,但不应该就放弃。这是一个学习笔记,希望你们喜欢~

先自己尝试写,大概十几分钟仍然写不出来

看思路,再尝试跟着思路写

仍然写不出来,再看视频

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前缀树篇

难度:中等

题目:

720. 词典中最长的单词

给出一个字符串数组 words 组成的一本英语词典。返回 words 中最长的一个单词,该单词是由 words 词典中其他单词逐步添加一个字母组成。

若其中有多个可行的答案,则返回答案中字典序最小的单词。若无答案,则返回空字符串。

示例 1:

输入:words = [“w”,“wo”,“wor”,“worl”, “world”]

输出:“world”

解释: 单词"world"可由"w", “wo”, “wor”, 和 "worl"逐步添加一个字母组成。

示例 2:

输入:words = [“a”, “banana”, “app”, “appl”, “ap”, “apply”, “apple”]

输出:“apple”

解释:“apply” 和 “apple” 都能由词典中的单词组成。但是 “apple” 的字典序小于 “apply”

题目来源:力扣(LeetCode)

思路

创建 TrieNode 类表示字典树节点,其中包含一个长度为 26 的 TrieNode 数组 children 用于存储子节点,以及一个布尔型变量 isEndOfWord 表示是否为单词的结束节点。

  1. TrieNode 的 insert 方法用于向字典树中插入单词。它遍历单词的每个字符,根据字符的索引构造子节点,并将当前节点更新为子节点,最后将当前节点标记为单词的结束节点。
  2. TrieNode 的 isWordChain 方法用于判断给定的单词是否构成一个有效的单词链。它遍历单词的每个字符,在字典树中查找对应的子节点,并判断子节点是否为结束节点。如果遍历完所有字符且每个字符都存在且构成有效的单词链,则返回 true,否则返回 false。
  3. longestWord 方法中,首先创建一个空的字典树 trie,并将所有单词插入字典树中。
  4. 然后初始化最长单词 longestWord 为空字符串。
  5. 遍历所有单词,对于每个单词,判断其长度是否大于当前最长单词的长度,或者长度相等但字典序更小。如果满足条件,再判断单词是否构成一个有效的单词链(即在字典树中存在),如果是,则更新最长单词为当前单词。
  6. 返回最长单词。
// 仅是我的思路代码,leetcode上大神更厉害
class Solution {
  public String longestWord(String[] words) {
      TrieNode trie = new TrieNode();
      for (String word : words) {
          trie.insert(word);
      }
      String longestWord = "";
      for (String word : words) {
          //判断其长度是否大于当前最长单词的长度,或者长度相等但字典序更小
          if (word.length() > longestWord.length() ||
                  (word.length() == longestWord.length() && word.compareTo(longestWord) < 0)) {
              if(trie.isWordChain(word))
              longestWord = word;
          }
      }
      return longestWord;
  }
}
class TrieNode {
  private TrieNode[] children;
  private boolean isEndOfWord;
  public TrieNode() {
      children = new TrieNode[26];
      isEndOfWord = false;
  }
  public void insert(String word) {
      TrieNode curr = this;
      for (char c : word.toCharArray()) {
          int index = c - 'a';
          if (curr.children[index] == null) {
              curr.children[index] = new TrieNode();
          }
          curr = curr.children[index];
      }
      curr.isEndOfWord = true;
  }
  public boolean isWordChain(String word) {
      TrieNode curr = this;
      for (char c : word.toCharArray()) {
          int index = c - 'a';
          //检查当前节点 curr 的子节点 children[index] 是否为空,
          //或者子节点 children[index] 不是一个结束节点(即该字符不是一个完整的单词)。
          if (curr.children[index] == null || !curr.children[index].isEndOfWord) {
              //给定的单词 word 在字典树中不存在,返回 false,表示不是一个有效的单词链。
              return false;
          }
          //更新当前节点 curr 为子节点 children[index],继续遍历下一个字符。
          curr = curr.children[index];
      }
      //如果成功遍历完给定单词的所有字符,且每个字符都在字典树中存在且构成有效的单词链(即所有字符都是完整的单词),则返回 true,表示是一个有效的单词链。
      return true;
  }
}

时间复杂度: O(MN)

  • M 是单词的平均长度,N 是单词的个数。

空间复杂度为 O(MN)

  • 需要使用字典树来存储单词,所以空间复杂度与单词的长度和个数相关。
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