詞搜索中的樹匹配性能

Question

我調試了一些類似的解決方案，但想知道我們是否可以將 Trie Tree 改進為部分匹配前綴（在類 Trie 的搜索方法中，當前搜索方法僅檢查是否匹配完整單詞）甚至提高性能，這可能會返回之前走錯了路？ 我對這個想法不是很有信心，所以請盡早尋求建議。

我發布了一個類似的解決方案。 謝謝。

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給定一個 2D 板和字典中的單詞列表，找到板中的所有單詞。

每個單詞必須由順序相鄰單元格的字母構成，其中“相鄰”單元格是水平或垂直相鄰的單元格。 同一個字母單元格不能在一個單詞中多次使用。

例如， Given words = ["oath","pea","eat","rain"]和 board =

[
  ['o','a','a','n'],
  ['e','t','a','e'],
  ['i','h','k','r'],
  ['i','f','l','v']
]

返回 ["吃","誓言"]

class TrieNode():
    def __init__(self):
        self.children = collections.defaultdict(TrieNode)
        self.isWord = False

class Trie():
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for w in word:
            node = node.children[w]
        node.isWord = True

    def search(self, word):
        node = self.root
        for w in word:
            node = node.children.get(w)
            if not node:
                return False
        return node.isWord

class Solution(object):
    def findWords(self, board, words):
        res = []
        trie = Trie()
        node = trie.root
        for w in words:
            trie.insert(w)
        for i in xrange(len(board)):
            for j in xrange(len(board[0])):
                self.dfs(board, node, i, j, "", res)
        return res

    def dfs(self, board, node, i, j, path, res):
        if node.isWord:
            res.append(path)
            node.isWord = False
        if i < 0 or i >= len(board) or j < 0 or j >= len(board[0]):
            return 
        tmp = board[i][j]
        node = node.children.get(tmp)
        if not node:
            return 
        board[i][j] = "#"
        self.dfs(board, node, i+1, j, path+tmp, res)
        self.dfs(board, node, i-1, j, path+tmp, res)
        self.dfs(board, node, i, j-1, path+tmp, res)
        self.dfs(board, node, i, j+1, path+tmp, res)
        board[i][j] = tmp

Answer 1

我看不出你代碼中的Trie部分有什么問題。

但是我認為在檢測到任何不匹配時，trie 的原始設計已經提前返回。

實際上，我通常只使用常規dict作為 trie 而不是defaultDict + TrieNode以避免使問題過於復雜。 如果某個節點是有效單詞，您只需要設置一個"#"鍵。 並且，在插入期間，只需執行node[w] = {} 。

如果您這樣做，您的代碼可以顯着簡化並且提前返回將很簡單，因為您在節點中根本不會有“錯誤”的鍵！

例如，一個只包含'ab'的簡單樹看起來像： {'a': {'b': {'#': {}}} 。 因此，當您搜索'cd' ，一旦您意識到最外層的 dict 中沒有鍵'c' ，您就可以返回 false。 這個實現與你的類似，但我相信它更容易理解。