leetcode 208：实现前缀树（Tire）

Trie树实现

最新推荐文章于 2025-10-01 18:01:17 发布

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本文介绍了一种树形数据结构——Trie树（前缀树），并提供了两种实现方式：一种使用Python字典，另一种采用指针数组。文章还详细解释了如何通过Trie树进行字符串的高效存储和检索。

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 。
示例：
[“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
思路1：
利用python中的dict{}完成，需要注意的是，在实现tire树的时候，需要添加一个结束的标志，具体地详见代码。

class Trie:

    def __init__(self):
        self.root = {}
        self.end = '#'  # 一个单词结束的标志

    def insert(self, word: str) -> None:
        if not word:
            return
        node = self.root
        for char in word:
            if char in node.keys():
                node = node[char]
            else:
                node[char] = {}
                node = node[char]
        node[self.end] = self.end

    def search(self, word: str) -> bool:
        if not word:
            return False
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.keys():
                return False
            else:
                node = node[char]
        if self.end in node.keys():
            return True
        else:
            return False

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        if not prefix:
            return False
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node.keys():
                return False
            else:
                node = node[char]
        return True

# Your Trie object will be instantiated and called as such:
# obj = Trie()
# obj.insert(word)
# param_2 = obj.search(word)
# param_3 = obj.startsWith(prefix)

思路2 ：
除了利用dict{}，还可以利用指针完成，利用指针数组对应的结点是否为空，来确定是否有这条边，具体的如下：

class Trie:
    def __init__(self):
        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:
        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

    def search(self, word: str) -> bool:
        node = self.searchPrefix(word)
        return node is not None and node.isEnd

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        return self.searchPrefix(prefix) is not None