LeetCode 热题 HOT 100 (008/100)【宇宙最简单版】

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

希望对你有帮助呀!!💜💜 如有更好理解的思路,欢迎大家留言补充 ~ 一起加油叭 💦
欢迎关注、订阅专栏 【力扣详解】谢谢你的支持!

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 isEndTrue,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
      • True:该节点字符串结尾,也就是说字符串 word 在前缀树中,返回 True
      • 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

希望对你有帮助呀!!💜💜 如有更好理解的思路,欢迎大家留言补充 ~ 一起加油叭 💦
欢迎关注、订阅专栏 【力扣详解】谢谢你的支持!
🔥 LeetCode 热题 HOT 100

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值