solve: design add and search words data structure

Author: wogha95

design-add-and-search-words-data-structure/wogha95.js

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+function Node() {
+  // 단어의 끝을 의미 + 무슨 단어인지 저장
+  this.value = null;
+  // 단어의 다음 문자로 연결되어 있는 노드맵
+  this.wordGraph = new Map();
+}
+
+var WordDictionary = function () {
+  this.wordGraph = new Map();
+};
+
+/**
+ * TC: O(N)
+ * SC: O(1)
+ */
+
+/**
+ * @param {string} word
+ * @return {void}
+ */
+WordDictionary.prototype.addWord = function (word) {
+  let pointer = this;
+  for (const w of word) {
+    if (!pointer.wordGraph.has(w)) {
+      pointer.wordGraph.set(w, new Node());
+    }
+    pointer = pointer.wordGraph.get(w);
+  }
+  pointer.value = word;
+};
+
+/**
+ * TC: O(D^W)
+ * SC: O(D * W)
+ *
+ * W: word.length, D: count of Dictionary.wordGraph keys
+ *
+ * 풀이: Trie 자료구조 + bfs탐색
+ */
+
+/**
+ * @param {string} word
+ * @return {boolean}
+ */
+WordDictionary.prototype.search = function (word) {
+  const queue = [{ pointer: this, index: 0 }];
+
+  // 1. BFS 탐색 방법 이용
+  while (queue.length > 0) {
+    const { pointer, index } = queue.shift();
+
+    // 2. 찾고자하는 단어의 끝에 도달했으면 해당 단어가 있는지 확인한다.
+    if (index === word.length) {
+      if (pointer.value !== null) {
+        return true;
+      }
+      continue;
+    }
+
+    if (word[index] === ".") {
+      // 3. 찾고자하는 단어의 문자가 '.'인 경우, 현재 graph에서 이어진 문자를 모두 탐색(queue에 추가)
+      for (const [key, node] of pointer.wordGraph) {
+        queue.push({ pointer: node, index: index + 1 });
+      }
+    } else if (pointer.wordGraph.has(word[index])) {
+      // 4. 찾고자하는 단어의 문자가 graph에 있는 경우 탐색(queue에 추가)
+      queue.push({
+        pointer: pointer.wordGraph.get(word[index]),
+        index: index + 1,
+      });
+    }
+  }
+
+  // 5. 더이상 탐색할 것이 없다면 해당 단어 없음으로 판단
+  return false;
+};
+
+/**
+ * Your WordDictionary object will be instantiated and called as such:
+ * var obj = new WordDictionary()
+ * obj.addWord(word)
+ * var param_2 = obj.search(word)
+ */