题目

 909. 蛇梯棋

思路

完全不会！呜呜呜，看了别人的题解。二维数组之字形遍历放在一维数组里面，然后借助队列对数组进行bfs。 

代码

class Solution {
    int n;
    int[] nums;
    public int snakesAndLadders(int[][] board) {
        // 暴力遍历
        n = board.length;
        // +1 是为了和方格对齐
        nums = new int[n*n + 1];
        // 借助标志isRight来之字形遍历二维数组 放在1维数组中
        boolean isRight = true;
        int idx = 1;
        for(int i = n - 1; i >= 0; i--){
            for(int j = (isRight? 0: n-1); isRight? j < n: j>= 0; j += isRight? 1: -1){
                nums[idx ++] = board[i][j];
            }
            isRight = !isRight;
        }
        int ans = bfs();
        return ans;
    }
    private int bfs(){
        Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        queue.addLast(1);
        // 初始化 在方格1 需要走0步
        map.put(1, 0);
        while(!queue.isEmpty()){
            int poll = queue.pollFirst();
            int step = map.get(poll);
            // 走到终点 返回步数
            if(poll == n*n) return step;
            for(int i = 1; i <= 6; i++){
                int np = poll + i;
                // 无效步数
                if(np <= 0 || np > n*n) continue;
                // 出现蛇或者梯子
                if(nums[np] != -1) np = nums[np];
                // 该步已经走过了
                if(map.containsKey(np)) continue;
                // 记录走到该位置需要的步数
                map.put(np, step+1);
                // 添加到队列中 可以作为下一阶段的起点
                queue.addLast(np);
            }

        }
        return -1;
    }
}

题目

208. 实现 Trie (前缀树) 

思路

不知道前缀树应该是个什么样子的，去看了题解。主要有两个属性：isEnd用于标记当前字符是否为结束字符；Trie[]用于保存下一个可能出现的所有字符连接；

 

代码 

class Trie {
    // 标记当前字符是否为结束字符
    private boolean isEnd;
    // 保存了对当前结点而言 下一个可能出现的所有字符的链接
    private Trie[] children;

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        isEnd = false;

    }
    
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i = 0; i < word.length(); i++){
            char ch = word.charAt(i);
            // 计算当前字符对应的下标
            int index = ch - 'a';
            // 原来的树中没有这个前缀 
            if(node.children[index] == null){
                node.children[index] = new Trie();
            }
            // 继续创建该单词的后续字符
            node = node.children[index];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        // 找得到且当前node是结束节点
        Trie node = searchPrefix(word);
        return node != null && node.isEnd;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Trie node = searchPrefix(prefix);
        return node != null ;
    }

    public Trie searchPrefix(String prefix){
        // 如果找得到返回node 找不到返回null
        Trie node = this;
        for(int i = 0; i < prefix.length(); i++){
            char ch = prefix.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if(node.children[index] == null){
                return null;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return node;
    }
}