208. 实现 Trie (前缀树)

题目208. 实现 Trie (前缀树) - 力扣（LeetCode）

Trie（（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补全和拼写检查。

请你实现 Trie 类：

• Trie() 初始化前缀树对象。
• void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
• boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
• boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。

示例：

输入
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]

解释
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

代码思路

Trie 本质是一种 树形结构
每个节点保存：

1. children[26] —— 指向 26 个字母的下一个节点

2. isend —— 标记当前节点是否是某个单词的结尾

Trie 树实现：

• 用数组 children 链接子节点

• isend 标记单词结束

• insert —— 逐字符建路径

• search —— 找到路径 + 必须是单词结尾

• startsWith —— 找到路径即可

class Trie {

    private Trie[] children;// 每个节点可能有 26 个子节点
    private boolean isend ;// 用来标记该位置是否是单词结束

    public Trie() {//创建一个空节点 没有孩子  不是结尾
        children = new Trie[26];//26个字母
        isend = false;
    }

    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i =0;i<word.length();i++){
            int index = word.charAt(i)-'a';//
            if(node.children[index]==null){
                node.children[index]=new Trie();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isend =true;
    }

    public boolean search(String word) {
        if(searchpre(word)!=null&&searchpre(word).isend){
            return true;
        }
        return false;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        if(searchpre(prefix)!=null){
            return true;
        }
        return false;
    }

    private Trie searchpre(String st){
        Trie node = this;
        for(int i=0;i<st.length();i++){
            int index = st.charAt(i)-'a';
            if(node.children[index]==null){
                return null;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return node;
    }
}