【图论】No. 0208 实现 Trie (前缀树)【中等】👉力扣对应题目指路

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⭐ 题目描述: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
-
前缀树示例:

🔥 思路:字典树,每个节点包含以下字段:
- 指向子节点的指针数组 children。对于本题而言,数组长度为 26,即小写英文字母的数量。此时 children[0] 对应小写字母 a,children[1] 对应小写字母 b,…,children[25] 对应小写字母 z
- 布尔字段 isEnd,表示该节点是否为字符串的结尾
参考如上思路,给出详细步骤如下:(实际代码实现时,步骤三、四部分代码复用了 🍻 标注了不同)
- 步骤一⭐Trie() 初始化前缀树对象
- 根据思路描述,定义成员变量
children
(数组,长度 26) 和isEnd
(初始默认值为False
不为结尾)- 步骤二⭐void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word
- 从根节点依次向下,按照
word
中目前遍历到的字母ch
访问对应子节点 (i.e., 当前 node 指向对应子节点) :node = node.children[ch]
- 🍎对应子节点为空:先新建
Trie()
对象作为子节点:node.children[ch] = Trie()
,再访问- 🍏对应子节点为不为空,直接访问
- 遍历完
word
后,置最后访问的节点的isEnd
为True
,表示该节点是字符串结尾- 步骤三⭐boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中,返回 true
- 从根节点依次向下,按照
word
中目前遍历到的字母ch
访问对应子节点 (i.e., 当前 node 指向对应子节点) :node = node.children[ch]
- 🍎对应子节点为空:返回字符串 word
不在
前缀树中- 🍏对应子节点为不为空,直接访问
- 遍历完
word
后,如果node
还不为None
, (🍻 此处为和startsWith
的区别)根据最后访问的节点的isEnd
判断 search 结果
- 为
True
:该节点是
字符串结尾,也就是说字符串
word 在前缀树中,返回True
- 为
False
:该节点不是
字符串结尾,仅是有前缀
word 在前缀树中,返回False
- 步骤四⭐boolean startsWith(String prefix) 如果前缀 prefix 在前缀树中,返回 true
- 从根节点依次向下,按照
prefix
中目前遍历到的字母ch
访问对应子节点 (i.e., 当前 node 指向对应子节点) :node = node.children[ch]
- 🍎对应子节点为空:返回前缀 prefix
不在
前缀树中- 🍏对应子节点为不为空,直接访问
- 遍历完
prefix
后,如果node
还不为None
, (🍻 此处为和search
的区别)
- 说明
前缀
prefix 在前缀树中,返回True
class Trie:
def __init__(self): # --------------------------------------- step 1
self.children = [None] * 26
self.isEnd = False
def searchPrefix(self, prefix: str) -> "Trie":
node = self
for ch in prefix:
ch = ord(ch) - ord("a")
if not node.children[ch]:
return None
node = node.children[ch]
return node
def insert(self, word: str) -> None: # ---------------------- step 2
node = self
for ch in word:
ch = ord(ch) - ord("a")
if not node.children[ch]:
node.children[ch] = Trie()
node = node.children[ch]
node.isEnd = True ## 插入的末尾置 isEnd 为 True
def search(self, word: str) -> bool: # --------------------- step 3
node = self.searchPrefix(word)
return node is not None and node.isEnd
def startsWith(self, prefix: str) -> bool: # --------------- step 4
return self.searchPrefix(prefix) is not None
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