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0676:实现一个魔法字典(★)

力扣第 676 题

题目

设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构,单词列表中的单词 互不相同 。 如果给出一个单词,请判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母,使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。

实现 MagicDictionary 类:

  • MagicDictionary() 初始化对象
  • void buildDict(String[] dictionary) 使用字符串数组 dictionary 设定该数据结构,dictionary 中的字符串互不相同
  • bool search(String searchWord) 给定一个字符串 searchWord ,判定能否只将字符串中 一个 字母换成另一个字母,使得所形成的新字符串能够与字典中的任一字符串匹配。如果可以,返回 true ;否则,返回 false

示例:

输入
["MagicDictionary", "buildDict", "search", "search", "search", "search"]
[[], [["hello", "leetcode"]], ["hello"], ["hhllo"], ["hell"], ["leetcoded"]]
输出
[null, null, false, true, false, false]

解释
MagicDictionary magicDictionary = new MagicDictionary();
magicDictionary.buildDict(["hello", "leetcode"]);
magicDictionary.search("hello"); // 返回 False
magicDictionary.search("hhllo"); // 将第二个 'h' 替换为 'e' 可以匹配 "hello" ,所以返回 True
magicDictionary.search("hell"); // 返回 False
magicDictionary.search("leetcoded"); // 返回 False

提示:

  • 1 <= dictionary.length <= 100
  • 1 <= dictionary[i].length <= 100
  • dictionary[i] 仅由小写英文字母组成
  • dictionary 中的所有字符串 互不相同
  • 1 <= searchWord.length <= 100
  • searchWord 仅由小写英文字母组成
  • buildDict 仅在 search 之前调用一次
  • 最多调用 100search

相似问题:

分析

#1

可以直接模拟。

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class MagicDictionary:

    def __init__(self):
        self.A = []

    def buildDict(self, dictionary: List[str]) -> None:
        self.A = dictionary

    def search(self, searchWord: str) -> bool:
        for a in self.A:
            if len(a)==len(searchWord):
                if sum(x!=y for x,y in zip(a,searchWord))==1:
                    return True
        return False

141 ms

#2

还可以用字典树优化查找。

解答

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class MagicDictionary:

    def __init__(self):
        T = lambda: defaultdict(T)
        self.trie = T()

    def buildDict(self, dictionary: List[str]) -> None:
        for w in dictionary:
            p = self.trie
            for c in w:
                p = p[c]
            p['#'] = ''

    def search(self, searchWord: str) -> bool:
        def dfs(i,p,k):
            if i==len(searchWord):
                return k==1 and '#' in p
            for c in p:
                k2 = k+(c!=searchWord[i])
                if k2<=1 and dfs(i+1,p[c],k2):
                    return True
            return False
        return dfs(0,self.trie,0)

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