[LeetCode] 208. 实现 Trie (前缀树)

本文介绍了一个Trie(前缀树)的数据结构实现,包括插入(insert)、搜索(search)和前缀查找(startsWith)三个核心操作。示例展示了如何使用这个Trie结构存储和检索字符串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。

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

说明:

  • 你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。
  • 保证所有输入均为非空字符串。
public class Ex208 {

    private class Node {
        public boolean isWord;
        public TreeMap<Character, Node> next;

        public Node(boolean isWord) {
            this.isWord = isWord;
            next = new TreeMap<>();
        }

        public Node() {
            this(false);
        }
    }

    public Node root;
    public int size;

    public Ex208() {
        size = 0;
        root = new Node();
    }

    /**
     * 获得Trie中存储的单词数量
     *
     * @return
     */
    public int getSize() {
        return size;
    }


    /**
     * 向Trie中添加一个新的单词word
     *
     * @param word
     */
    public void insert(String word) {
        Node cur = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            if (cur.next.get(ch) == null) {
                cur.next.put(ch, new Node());
            }
            cur = cur.next.get(ch);
        }
        if (!cur.isWord) {
            cur.isWord = true;
            size++;
        }
    }

    /**
     * 查询单词word是否在Trie中
     *
     * @param word
     * @return
     */
    public boolean search(String word) {
        Node cur = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            if (cur.next.get(ch) == null) {
                return false;
            }
            cur = cur.next.get(ch);
        }
        return cur.isWord;
    }

    /**
     * 查询是否在Trie中有单词以prefix为前缀
     *
     * @param prefix
     * @return
     */
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Node cur = root;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char ch = prefix.charAt(i);
            if (cur.next.get(ch) == null) {
                return false;
            }
            cur = cur.next.get(ch);
        }
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Ex208 trie = new Ex208();

        trie.insert("apple");
        System.out.println(trie.search("apple"));// 返回 true
        System.out.println(trie.search("app"));// 返回 false
        System.out.println(trie.startsWith("app"));// 返回 true
        System.out.println();
        trie.insert("app");
        System.out.println(trie.search("app"));// 返回 true
    }
}
### 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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