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【LeetCode 211.添加与搜索单词(数据结构设计)】 - JavaScript（正则+Trie+DFS）
题目描述
设计一个支持以下两种操作的数据结构：
void addWord(word)
bool search(word)
search(word) 可以搜索文字或正则表达式字符串，字符串只包含字母 . 或 a-z 。 . 可以表示任何一个字母。
示例：
addWord("bad")
addWord("dad")
addWord("mad")
search("pad") -> false
search("bad") -> true
search(".ad") -> true
search("b..") -> true
你可以假设所有单词都是由小写字母 a-z 组成的。
题目分析
看到题目，第一个直觉是将单词都存放在数组中。每次匹配的时候，循环遍历数组，查看是否存在可以匹配的字符串。
但是这种暴力法的时间复杂度高，在平台上无法 ac。因此要想其他的方法。
解法 1: 巧妙的正则表达式
有一种非常巧妙的正则表达式方法：所有的单词不再存放在数组中，而是通过前后添加“#”来进行分割（标识单词界限） 。
例如依次添加了“bad”、“mad”。那么内部字符串是：“#bad#mad#”。当我们要匹配目标串“.ad”时，只需要在目标串前后添加“#”即可。
在 leetcode 上，本题的 js 写法无法 ac，但是 python3 的可以。应该是判定条件比较宽松，下面的代码 ac 花费了 2924ms。
from re import search
class WordDictionary:
def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
self.words = '#'
def addWord(self, word: str) -> None:
"""
Adds a word into the data structure.
"""
self.words += (word + '#')
def search(self, word: str) -> bool:
"""
Returns if the word is in the data structure. A word could contain the dot character '.' to represent any one letter.
"""
return bool(search('#' + word + '#', self.words))
解法 2: 字典树（Trie）+ DFS
对于记录/查找单词的情景，有种数据结构非常高效：Trie。我们可以构造一棵字典树，每次调用 addWord 时候，将单词存入字典树。
注意：当调用 search 进行查找的时候，如果当前字符不是.，那么就按照字典树的查找逻辑；否则，由于是通配符，要遍历当前的节点的 next 中的所有字符，这个过程和 DFS 一样。
代码如下：
var TrieNode = function() {
this.next = {};
this.isEnd = false;
};
var WordDictionary = function() {
this.root = new TrieNode();
};
WordDictionary.prototype.addWord = function(word) {
if (!word.length) return;
let node = this.root;
for (let i = 0; i < word.length; ++i) {
if (!node.next[word[i]]) {
node.next[word[i]] = new TrieNode();
}
node = node.next[word[i]];
}
node.isEnd = true;
};
WordDictionary.prototype.search = function(word) {
if (!word.length) return false;
return this.dfs(this.root, word);
};
WordDictionary.prototype.dfs = function(root, word) {
const length = word.length;
let node = root;
for (let i = 0; i < length; ++i) {
const ch = word[i];
// 若是通配符，则尝试遍历所有的情况(DFS)
if (ch === ".") {
const keys = Reflect.ownKeys(node.next);
for (const key of keys) {
const found = this.dfs(node.next[key], word.slice(i + 1));
if (found) return true;
}
return false;
}
if (!node.next[ch]) {
return false;
}
node = node.next[ch];
}
return node.isEnd;
};
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