Trie树的插入查找和前缀查找

最新推荐文章于 2024-08-17 20:48:36 发布

原创最新推荐文章于 2024-08-17 20:48:36 发布 · 204 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

Python 专栏收录该内容

3 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种称为Trie树的数据结构，并提供了其Python实现。Trie树用于高效存储和检索字符串，特别适用于字典和自动补全等功能。文章详细展示了如何通过插入操作构建Trie树，以及如何查找完整单词和前缀。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# a={'1':{'01':{'*'},'02':'&'},2:{}}
# print(a['1'])
class Trie(object):
    def __init__(self):
        self.root={}
        self.end_of_word='#'

    def insert(self,world):
        node=self.root
        for i in world:
            node=node.setdefault(i,{})
        node[self.end_of_word]=self.end_of_word
#确认是不是在树里并且是完整的单词
    def find(self,world):
        node=self.root
        for i in world:
            if i not in node:
                return False
            node=node[i]
        return self.end_of_word in node
#确认是不是在树里的前缀
    def findStart(self,world):
        node=self.root
        for i in world:
            if i not in node:
                return False
            node=node[i]
        return True

if __name__=='__main__':
    A=Trie()
    A.insert('abcd')
    print(A.root)
    print(A.findStart('b'))