算法题实现 Trie (前缀树)

最新推荐文章于 2025-12-11 20:57:05 发布

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#算法

208. 实现 Trie (前缀树)

问题描述

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。Trie 有以下三个基本操作：

insert(word)：向前缀树中插入一个字符串
search(word)：查找字符串是否完全匹配
startsWith(prefix)：查找是否存在以该前缀开头的字符串

示例：

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

算法思路

核心思想：多叉树结构 + 标记位

树结构：每个节点有 26 个子节点（对应 a-z）
路径表示：从根到节点的路径表示一个字符串
结束标记：isEnd 标记表示从根到该节点的路径是否构成一个完整单词

操作原理：

插入：逐字符创建节点，最后标记结束
搜索：遍历路径，检查是否存在且标记结束
前缀搜索：遍历路径，检查是否存在

代码实现

class Trie {
   
   
    private TrieNode root;
    
    public Trie() {
   
   
        root = new TrieNode();
    }
    
    /**
     * 向前缀树中插入一个单词
     * 
     * @param word 要插入的单词
     */
    public void insert(String word) {
   
   
        TrieNode node = root;
        
        // 逐字符处理
        for (char c : word.toCharArray()) {
   
   
            int index = c - 'a';  // 转换为0-25的索引
            
            // 如果对应子节点不存在，则创建
            if (node.children[index] == null) {
   
   
                node.children[index] = new TrieNode();
            }
            
            // 移动到子节点
            node = node.children[index];
        }
        
        // 标记单词结束
        node