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【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 💦
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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