接下来我们来看一道综合性比较强的字符串大题：

    真题描述： 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addWord(word) bool search(word) search(word) 可以搜索文字或正则表达式字符串，字符串只包含字母 . 或 a-z 。 . 可以表示任何一个字母。

    示例: addWord(“bad”) addWord(“dad”) addWord(“mad”) search(“pad”) -> false search(“bad”) -> true search(“.ad”) -> true search(“b..”) -> true 说明: 你可以假设所有单词都是由小写字母 a-z 组成的。

    思路：
    这道题要求字符串既可以被添加、又可以被搜索，这就意味着字符串在添加时一定要被存在某处。键值对存储，我们用 Map（或对象字面量来模拟 Map）。

    注意，这里为了降低查找时的复杂度，我们可以考虑以字符串的长度为 key，相同长度的字符串存在一个数组中，这样可以提高我们后续定位的效率。

    难点在于 search 这个 API，它既可以搜索文字，又可以搜索正则表达式。因此我们在搜索前需要额外判断一下，传入的到底是普通字符串，还是正则表达式。若是普通字符串，则直接去 Map 中查找是否有这个 key；若是正则表达式，则创建一个正则表达式对象，判断 Map 中相同长度的字符串里，是否存在一个能够与这个正则相匹配。

    1. /**
    2.  * 构造函数
    3.  */
    4. const WordDictionary = function () {
    5.   // 初始化一个对象字面量，承担 Map 的角色
    6.   this.words = {}
    7. };
    9. /**
    10.   添加字符串的方法
    11.  */
    12. WordDictionary.prototype.addWord = function (word) {
    13.   // 若该字符串对应长度的数组已经存在，则只做添加
    14.   if (this.words[word.length]) {
    15.     this.words[word.length].push(word)
    16.   } else {
    17.     // 若该字符串对应长度的数组还不存在，则先创建
    18.     this.words[word.length] = [word]
    19.   }
    21. };
    23. /**
    24.   搜索方法
    25.  */
    26. WordDictionary.prototype.search = function (word) {
    27.   // 若该字符串长度在 Map 中对应的数组根本不存在，则可判断该字符串不存在
    28.   if (!this.words[word.length]) {
    29.     return false
    30.   }
    31.   // 缓存目标字符串的长度
    32.   const len = word.length
    33.   // 如果字符串中不包含‘.’，那么一定是普通字符串
    34.   if (!word.includes('.')) {
    35.     // 定位到和目标字符串长度一致的字符串数组，在其中查找是否存在该字符串
    36.     return this.words[len].includes(word)
    38.   }
    40.   // 否则是正则表达式，要先创建正则表达式对象
    41.   const reg = new RegExp(word)
    43.   // 只要数组中有一个匹配正则表达式的字符串，就返回true
    44.   return this.words[len].some((item) => {
    45.     return reg.test(item)
    46.   })
    47. };