【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insert、search和startsWith三个核心操作,通过示例展示了如何使用这个数据结构进行单词插入、搜索和前缀查找。

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题目难度★★★

题目描述

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

题目地址 https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree

实现代码

class Trie {
public:
	/** Initialize your data structure here. */
	Trie(){
		root = new TrieNode();
	}

	/** Inserts a word into the trie. */
	void insert(string word) {
		TrieNode* p = root;
		for (auto& a : word) {
			int i = a - 'a';
			if (!p->child[i])
				p->child[i] = new TrieNode();
			p = p->child[i];
		}
		p->isWord = true;
	}

	/** Returns if the word is in the trie. */
	bool search(string word) {
		TrieNode* p = root;
		for (auto& a : word) {
			int i = a - 'a';
			if (!p->child[i])
				return false;
            p = p->child[i];
		}
		return p->isWord;
	}

	/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
	bool startsWith(string prefix) {
		TrieNode* p = root;
		for (auto& a : prefix) {
			int i = a - 'a';
			if (!p->child[i])
				return false;
			p = p->child[i];
		}
		return true;
	}
private:
	struct TrieNode
	{
		TrieNode():isWord(false){
			for (auto &a:child)
			{
				a = NULL;
			}
		}

		TrieNode* child[26];
		bool isWord;
	};

	TrieNode* root;
};

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie* obj = new Trie();
 * obj->insert(word);
 * bool param_2 = obj->search(word);
 * bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
 */
### 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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