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本文涉及知识点

字典树（前缀树) 字符串

LeetCode 2416. 字符串的前缀分数和

给你一个长度为 n 的数组 words ，该数组由 非空 字符串组成。
定义字符串 word 的 分数 等于以 word 作为 前缀 的 words[i] 的数目。
例如，如果 words = [“a”, “ab”, “abc”, “cab”] ，那么 “ab” 的分数是 2 ，因为 “ab” 是 “ab” 和 “abc” 的一个前缀。
返回一个长度为 n 的数组 answer ，其中 answer[i] 是 words[i] 的每个非空前缀的分数 总和 。
注意：字符串视作它自身的一个前缀。

示例 1：
输入：words = [“abc”,“ab”,“bc”,“b”]
输出：[5,4,3,2]
解释：对应每个字符串的答案如下：

• “abc” 有 3 个前缀：“a”、“ab” 和 “abc” 。
• 2 个字符串的前缀为 “a” ，2 个字符串的前缀为 “ab” ，1 个字符串的前缀为 “abc” 。
  总计 answer[0] = 2 + 2 + 1 = 5 。
• “ab” 有 2 个前缀：“a” 和 “ab” 。
• 2 个字符串的前缀为 “a” ，2 个字符串的前缀为 “ab” 。
  总计 answer[1] = 2 + 2 = 4 。
• “bc” 有 2 个前缀：“b” 和 “bc” 。
• 2 个字符串的前缀为 “b” ，1 个字符串的前缀为 “bc” 。
  总计 answer[2] = 2 + 1 = 3 。
• “b” 有 1 个前缀：“b”。
• 2 个字符串的前缀为 “b” 。
  总计 answer[3] = 2 。
  示例 2：

输入：words = [“abcd”]
输出：[4]
解释：
“abcd” 有 4 个前缀 “a”、“ab”、“abc” 和 “abcd”。
每个前缀的分数都是 1 ，总计 answer[0] = 1 + 1 + 1 + 1 = 4 。

提示：

1 <= words.length <= 1000
1 <= words[i].length <= 1000
words[i] 由小写英文字母组成

字典树

字典树各节点记录子树数量。
针对每个word ，一次查询word[0…j] 子孙的数量，累加就可以了。

代码

核心代码

namespace NTmp {template<class TData = char, int iTypeNum = 26, TData cBegin = 'a'>class CTrieNode{public:~CTrieNode(){for (auto& [tmp, ptr] : m_dataToChilds) {delete ptr;}}CTrieNode* AddChar(TData ele, int& iMaxID){
#ifdef _DEBUGif ((ele < cBegin) || (ele >= cBegin + iTypeNum)){return nullptr;}
#endifconst int index = ele - cBegin;auto ptr = m_dataToChilds[ele - cBegin];if (!ptr){m_dataToChilds[index] = new CTrieNode();
#ifdef _DEBUGm_dataToChilds[index]->m_iID = ++iMaxID;m_childForDebug[ele] = m_dataToChilds[index];
#endif}m_dataToChilds[index]->m_iChildChildCount++;return m_dataToChilds[index];}CTrieNode* GetChild(TData ele){
#ifdef _DEBUGif ((ele < cBegin) || (ele >= cBegin + iTypeNum)){return nullptr;}
#endifreturn m_dataToChilds[ele - cBegin];}protected:
#ifdef _DEBUGint m_iID = -1;std::unordered_map<TData, CTrieNode*> m_childForDebug;
#endifpublic:int m_iLeafIndex = -1;int m_iChildChildCount = 0;protected://CTrieNode* m_dataToChilds[iTypeNum] = { nullptr };//空间换时间 大约216字节//unordered_map<int, CTrieNode*>    m_dataToChilds;//时间换空间 大约56字节map<int, CTrieNode*>    m_dataToChilds;//时间换空间,空间略优于哈希映射，数量小于256时，时间也优。大约48字节};template<class TData = char, int iTypeNum = 26, TData cBegin = 'a'>class CTrie{public:int GetLeadCount(){return m_iLeafCount;}CTrieNode<TData, iTypeNum, cBegin>* AddA(CTrieNode<TData, iTypeNum, cBegin>* par, TData curValue){auto curNode = par->AddChar(curValue, m_iMaxID);FreshLeafIndex(curNode);return curNode;}template<class IT>int Add(IT begin, IT end){auto pNode = &m_root;for (; begin != end; ++begin){pNode = pNode->AddChar(*begin, m_iMaxID);}FreshLeafIndex(pNode);return pNode->m_iLeafIndex;}template<class IT>CTrieNode<TData, iTypeNum, cBegin>* Search(IT begin, IT end){auto ptr = &m_root;for (; begin != end; ++begin){ptr = ptr->GetChild(*begin);if (nullptr == ptr){return nullptr;}}return ptr;}CTrieNode<TData, iTypeNum, cBegin> m_root;protected:void FreshLeafIndex(CTrieNode<TData, iTypeNum, cBegin>* pNode){if (-1 == pNode->m_iLeafIndex){pNode->m_iLeafIndex = m_iLeafCount++;}}int m_iMaxID = 0;int m_iLeafCount = 0;};}
class Solution {
public:vector<int> sumPrefixScores(vector<string>& words) {NTmp::CTrie<> trie;for (const auto& s: words) {trie.Add(s.begin(), s.end());}vector<int> vRet;for (const auto& s : words) {auto ptr = &trie.m_root;int cnt = 0;for (const auto& ch : s) {ptr = ptr->GetChild(ch);cnt += ptr->m_iChildChildCount;}vRet.emplace_back(cnt);}return vRet;}
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){assert(v1[i] == v2[i]);}
}template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{assert(t1 == t2);
}int main()
{vector<string> words;{Solution slu;words = { "abc", "ab", "bc", "b" };auto res = slu.sumPrefixScores(words);Assert({ 5,4,3,2 }, res);}{Solution slu;words = {"abcd" };auto res = slu.sumPrefixScores(words);Assert({ 4 }, res);}
}

扩展阅读

视频课程

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测试环境

操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。