Trie树在词搜索中的匹配性能

Question

给出一个二维板和字典中的单词列表，找出板中的所有单词。

每个单词必须由顺序相邻单元格的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平或垂直相邻的单元格。同一个字母单元格在一个单词中不能使用不止一次。

例如，给定单词=[“誓言”、“豌豆”、“吃”、“雨”]和board=

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

回归[“吃”“誓”]

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

我在代码中的trie部分没有看到任何错误。

但我认为Trie的原始设计已经在检测到任何不匹配时提前返回。

实际上，我通常只使用常规的dict作为trie，而不是defaultdict+trienode，以避免使问题过于复杂。如果某个节点是有效的单词，则只需设置“#”键。并且，在插入过程中，只需执行节点[w]={}。