LeetCode 208 实现 Trie (前缀树)

这个博客介绍了字典树(Trie)的数据结构及其应用。通过`searchPrefix`方法实现前缀搜索,`insert`方法用于插入单词构建字典树,而`search`和`startsWith`方法分别检查字典树中是否存在完整单词和是否以指定前缀开始。字典树在字符串查找和数据压缩等领域有广泛应用。
class Trie:
    def __init__(self):
        self.children = [None] * 26
        self.isEnd = False

    def searchPrefix(self, prefix):
        node = self
        for ch in prefix:
            ch = ord(ch) - ord("a")
            if not node.children[ch]:
                return None
            node = node.children[ch]
        return node

    # 根据插入的word构造字典树
    def insert(self, word):
        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):
        node = self.searchPrefix(word)
        return node is not None and node.isEnd

    def startsWith(self, prefix):
        return self.searchPrefix(prefix) is not None

### 实现 Trie前缀) 为了实现 Trie 数据结构,在 Java 中可以定义一个 `TrieNode` 类来表示节点,并创建相应的操作方法。下面是一个完整的解决方案: #### 定义 Trie 节点 每个节点包含指向其子节点的链接列表以及是否为单词结束标志。 ```java class TrieNode { private final int R = 26; private TrieNode[] links; private boolean isEnd; public TrieNode() { links = new TrieNode[R]; } // 判断是否存在字符对应的子节点 public boolean containsKey(char ch) { return links[ch - 'a'] != null; } // 获取指定字符对应的孩子结点 public TrieNode get(char ch) { return links[ch - 'a']; } // 设置当前结点孩子结点 public void put(char ch, TrieNode node) { links[ch - 'a'] = node; } // 标记该位置是否有字符串终止于此处 public void setEnd() { isEnd = true; } // 是否有字符串在此终结 public boolean isEnd() { return isEnd; } } ``` #### 创建 Trie 类并提供接口函数 通过封装上述基本功能,可构建更高级别的 API 来支持插入、搜索和查询以特定前缀开头的所有键等功能。 ```java class Trie { private final TrieNode root; /** Initialize your data structure here. */ public Trie() { root = new TrieNode(); } /** Inserts a word into the trie. */ public void insert(String word) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char currentChar = word.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { node.put(currentChar, new TrieNode()); } node = node.get(currentChar); } node.setEnd(); } /** Returns if the word is in the trie. */ public boolean search(String word) { TrieNode node = searchPrefix(word); return node != null && node.isEnd(); } /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */ public boolean startsWith(String prefix) { TrieNode node = searchPrefix(prefix); return node != null; } private TrieNode searchPrefix(String word) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char curLetter = word.charAt(i); if (node.containsKey(curLetter)) { node = node.get(curLetter); } else { return null; } } return node; } } /** * Your Trie object will be instantiated and called as such: * Trie obj = new Trie(); * obj.insert(word); * boolean param_2 = obj.search(word); * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix); */ ``` 此代码实现Trie 的核心逻辑,包括初始化、插入新词、查找完整匹配项以及检查给定前缀的存在性[^1]。
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