2D字符数组中给定字符串的数量计数

简介

在2D字符数组中查找特定字符串的数量计数是应用广泛的问题。这种问题的解决方案包括暴力搜索和更为高效的基于Trie树的算法。在本文中，我们将介绍如何使用Trie树来计算2D字符数组中给定字符串的数量。

Trie树简介

Trie树是一种基于树形结构的数据结构，它用于快速查找一组字符串中的某个字符串。Trie树的每个节点代表一个字符串的前缀，而根节点代表空字符串。Trie树中的每个节点都包含了子节点指针以及表示从根节点到该节点组成的字符串。

Trie树算法

Trie树算法的基本思路是将2D字符数组中的每个位置作为Trie树的根节点，在遍历过程中递归生成子树，直到检索的字符串在树中被找到。

以下是在2D字符数组中查找字符串的示例代码：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = [None]* 26
        self.is_end_of_word = False


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

    def insert(self, word):
        current_node = self.root
        for ch in word:
            index = ord(ch) - ord('A')
            if current_node.children[index] is None:
                current_node.children[index] = TrieNode()
            current_node = current_node.children[index]
        current_node.is_end_of_word = True

    def search(self, word):
        current_node = self.root
        for ch in word:
            index = ord(ch) - ord('A')
            if current_node.children[index] is None:
                return False
            current_node = current_node.children[index]
        return current_node is not None and current_node.is_end_of_word
        

def dfs(grid, row, col, node, match, visited):
    if node.is_end_of_word:
        match.add("".join(visited))
    
    if row < 0 or col < 0 or row >= len(grid) or col >= len(grid[0]):
        return 
    
    if visited[row][col]:
        return
    
    char = grid[row][col]
    visited[row][col] = True
    child_node = node.children[ord(char) - ord('A')]
    if child_node is not None:
        dfs(grid, row - 1, col, child_node, match, visited)
        dfs(grid, row + 1, col, child_node, match, visited)
        dfs(grid, row, col - 1, child_node, match, visited)
        dfs(grid, row, col + 1, child_node, match, visited)
    visited[row][col] = False


def count_words(grid, words):
    trie = Trie()
    for word in words:
        trie.insert(word)
    
    match = set()
    rows = len(grid)
    cols = len(grid[0])
    visited = [[False]*cols for _ in range(rows)]
    
    for row in range(rows):
        for col in range(cols):
            dfs(grid, row, col, trie.root, match, visited)

    return len(match)

总结

Trie树是一种非常有效的搜索数据结构，常常用于查找字符串。在2D字符数组中查找某个字符串的数量，可以采用Trie树的搜索算法。Trie树的操作包括插入、查找和搜索，通过迭代DFS遍历2D字符数组，每个搜索过程中都维护和更新Trie树，当搜索完成时，确认是否有符合条件的匹配即可。