Implement a trie with insert, search,
and startsWith methods.
Note:
You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.
分清trie和trieNode
第一次做的时候 感觉每一个trieNode都可以作为trie 形成了递归的关系 写起来就比较乱
solution:
class TrieNode {
// R links to node children
private TrieNode[] links;
private final int R = 26;
private boolean isEnd;
public TrieNode() {
links = new TrieNode[R];
}
public boolean containsKey(char ch) {
return links[ch -'a'] != null;
}
public TrieNode get(char ch) {
return links[ch -'a'];
}
public void put(char ch, TrieNode node) {
links[ch -'a'] = node;
}
public void setEnd() {
isEnd = true;
}
public boolean isEnd() {
return isEnd;
}
}
class Trie {
private TrieNode root;
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();
}
// search a prefix or whole key in trie and
// returns the node where search ends
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;
}
// 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;
}
}
自己的和solution还有一点主要的区别 对于子节点 solution用的是char数组 我用的是set
时间复杂度是相同的 但空间复杂度上 显然我的会比较高
因为hashset实际上是封装的hashmap hashmap底层是链表的数组 为避免hash冲突 会开辟比较大的空间
对于这点 题目其实也有提示
You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.
所以当需要map或者set 但是元素只有字母的时候 你可以使用数组来代替
比如 先要统计一个非常长的单词每个字母出现的次数 首先会想到hashmap
但实际上使用一个长度为26的int数组就可以了
int[] map = new int[26];
map[0]表示a出现的次数 map[1]表示b出现的次数 。。。
获取索引及对应的值也非常方便
比如 f出现的次数对应的值 索引就是 ’f’-‘a’ = 5 出现的次数就是map[5]