题目描述
这是 LeetCode 上的 677. 键值映射 ,难度为 中等。
Tag : 「字典树」、「DFS」、「哈希表」
实现一个 MapSum
类,支持两个方法,insert
和 sum
:
-
MapSum()
初始化MapSum
对象 -
void insert(String key, int val)
插入key-val
键值对,字符串表示键key
,整数表示值val
。如果键key
已经存在,那么原来的键值对将被替代成新的键值对。 -
int sum(string prefix)
返回所有以该前缀prefix
开头的键key
的值的总和。
示例:
输入:
["MapSum", "insert", "sum", "insert", "sum"]
[[], ["apple", 3], ["ap"], ["app", 2], ["ap"]]
输出:
[null, null, 3, null, 5]
解释:
MapSum mapSum = new MapSum();
mapSum.insert("apple", 3);
mapSum.sum("ap"); // return 3 (apple = 3)
mapSum.insert("app", 2);
mapSum.sum("ap"); // return 5 (apple + app = 3 + 2 = 5)
提示:
-
key
和prefix
仅由小写英文字母组成 1 <= val <= 1000
- 最多调用
50
次insert
和sum
Trie + DFS
从需要实现「存储字符串(映射关系)」并「检索某个字符串前缀的总和」来看,可以知道这是与 相关的题目,还不了解 的同学可以先看前置 🧀:实现 Trie (前缀树) 。
考虑如何实现两个操作:
insert
:在基本的 插入操作的基础上进行拓展即可。与常规的插入操作的唯一区别为,不能简单记录单词的结束位置,还要存储 对应的 是多少。具体的我们可以使用int
类型的数组 来代替原有的boolean
类型的数组 ;sum
: 先对入参 进行字典树搜索,到达尾部后再使用DFS
搜索后面的所有方案,并累加结果。
代码(static
优化代码见 ,避免每个样例都 new
大数组):
class MapSum {
int[][] tr = new int[2510][26];
int[] hash = new int[2510];
int idx;
public void insert(String key, int val) {
int p = 0;
for (int i = 0; i < key.length(); i++) {
int u = key.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
p = tr[p][u];
}
hash[p] = val;
}
public int sum(String prefix) {
int p = 0;
for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
int u = prefix.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) return 0;
p = tr[p][u];
}
return dfs(p);
}
int dfs(int p) {
int ans = hash[p];
for (int u = 0; u < 26; u++) {
if (tr[p][u] != 0) ans += dfs(tr[p][u]);
}
return ans;
}
}
class MapSum {
static int[][] tr = new int[2510][26];
static int[] hash = new int[2510];
static int idx;
public MapSum() {
for (int i = 0; i <= idx; i++) Arrays.fill(tr[i], 0);
Arrays.fill(hash, 0);
idx = 0;
}
public void insert(String key, int val) {
int p = 0;
for (int i = 0; i < key.length(); i++) {
int u = key.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
p = tr[p][u];
}
hash[p] = val;
}
public int sum(String prefix) {
int p = 0;
for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
int u = prefix.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) return 0;
p = tr[p][u];
}
return dfs(p);
}
int dfs(int p) {
int ans = hash[p];
for (int u = 0; u < 26; u++) {
if (tr[p][u] != 0) ans += dfs(tr[p][u]);
}
return ans;
}
}
- 时间复杂度:令 的最大长度为 ,最大调用次数为 ,字符集大小为 ( 本题 固定为 ),
insert
操作的复杂度为 ;从DFS
的角度分析,sum
操作的复杂度为 ,但事实上,对于本题具有明确的计算量上界,搜索所有的格子的复杂度为 - 空间复杂度:
Trie 记录前缀字符串总和
为降低 sum
操作的复杂度,我们可以在 insert
操作中同时记录(累加)每个前缀的总和。
代码(static
优化代码见 ,避免每个样例都 new
大数组):
class MapSum {
int N = 2510;
int[][] tr = new int[N][26];
int[] hash = new int[N];
int idx;
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
public void insert(String key, int val) {
int _val = val;
if (map.containsKey(key)) val -= map.get(key);
map.put(key, _val);
for (int i = 0, p = 0; i < key.length(); i++) {
int u = key.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
p = tr[p][u];
hash[p] += val;
}
}
public int sum(String prefix) {
int p = 0;
for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
int u = prefix.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) return 0;
p = tr[p][u];
}
return hash[p];
}
}
class MapSum {
static int N = 2510;
static int[][] tr = new int[N][26];
static int[] hash = new int[N];
static int idx;
static Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
public MapSum() {
for (int i = 0; i <= idx; i++) Arrays.fill(tr[i], 0);
Arrays.fill(hash, 0);
idx = 0;
map.clear();
}
public void insert(String key, int val) {
int _val = val;
if (map.containsKey(key)) val -= map.get(key);
map.put(key, _val);
for (int i = 0, p = 0; i < key.length(); i++) {
int u = key.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
p = tr[p][u];
hash[p] += val;
}
}
public int sum(String prefix) {
int p = 0;
for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
int u = prefix.charAt(i) - 'a';
if (tr[p][u] == 0) return 0;
p = tr[p][u];
}
return hash[p];
}
}
- 时间复杂度:令 的最大长度为 ,
insert
操作的复杂度为 ;sum
操作的复杂度为 - 空间复杂度:令 的最大长度为 ,最大调用次数为 ,字符集大小为 ( 本题 固定为 ),复杂度为
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.677
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。
在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
更多更全更热门的「笔试/面试」相关资料可访问排版精美的 合集新基地 🎉🎉
本文由mdnice多平台发布