208. 实现 Trie (前缀树)
Trie(发音类似 “try”)或者说 前缀树 是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景,例如自动补完和拼写检查。
请你实现 Trie 类:
Trie() 初始化前缀树对象。 void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。 boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中,返回 true(即,在检索之前已经插入);否则,返回 false 。 boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ,返回 true ;否则,返回 false 。
示例:
输入 [“Trie”, “insert”, “search”, “search”, “startsWith”, “insert”, “search”] [[], [“apple”], [“apple”], [“app”], [“app”], [“app”], [“app”]] 输出 [null, null, true, false, true, null, true]
解释 Trie trie = new Trie(); trie.insert(“apple”); trie.search(“apple”); // 返回 True trie.search(“app”); // 返回 False trie.startsWith(“app”); // 返回 True trie.insert(“app”); trie.search(“app”); // 返回 True
提示:
1 <= word.length, prefix.length <= 2000 word 和 prefix 仅由小写英文字母组成 insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
26叉树
Trie 前缀树,实际就是多叉树,如果只考虑小写字母那就是26叉树。
定义每个节点有一个子节点数组和一个是否结束标记。
初始化:子节点数组长度定义为26,是否结束标记定义为false 插入:将字符串中的每个字符挨个插入到树中,如果字符已存在,则看下一层,字符不存在则创建一个节点,注意:最后一个字符的节点标记为结束 查找前缀:按字符依次查找,如果返回空则未找到,全部找到为找到 查找字符串:类似查找前缀,但是结束时需要判定结束标记。
class Trie {
vector<Trie*> chidren;
bool isEnd;
Trie* searchPrefix(string word) {
Trie* node = this;
for (auto ch : word) {
int index = ch - 'a';
if (node->chidren[index] == nullptr) {
return nullptr;
}
node = node->chidren[index];
}
return node;
}
public:
Trie() : chidren(26), isEnd(false) {}
void insert(string word) {
Trie* node = this;
for (auto ch : word) {
int index = ch - 'a';
if (node->chidren[index] == nullptr) {
node->chidren[index] = new Trie();
}
node = node->chidren[index];
}
node->isEnd = true;
}
bool search(string word) {
Trie* node = searchPrefix(word);
return node != nullptr && node->isEnd;
}
bool startsWith(string prefix) {
Trie* node = searchPrefix(prefix);
return node != nullptr;
}
};
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie* obj = new Trie();
* obj->insert(word);
* bool param_2 = obj->search(word);
* bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
*/