208. Implement Trie (Prefix Tree)

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原文链接：http://www.cnblogs.com/skillking/p/9885861.html

本文详细介绍了一种高效的数据结构——Trie字典树的实现方法。通过具体代码示例，讲解了如何插入、搜索及前缀匹配字符串，适用于文本处理、搜索引擎等领域。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、题目

　　1、审题

　　2、分析

　　　　实现一个 Trie（字典树）。

二、解答

　　1、思路：

　　　　①、新建一个 root 作为根节点，root 一般包含布尔型 isWord 判断到此节点是否是一个完整 word；TrieNode[26]，下标 0~25 代表字符 'a' ~'z' ；字符串 word 代表到此节点的所有字符组成的字符串。

　　　　②、 Trie 字典树就像二分查找树一样，一个字符一个字符的向下找，直到找到叶节点返回成功或失败。

 1 class Trie {
 2 
 3     private TrieNode root;
 4     public Trie() {
 5         root = new TrieNode();
 6     }
 7     
 8     public void insert(String word) {
 9         TrieNode node = root;
10         for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
11             char c = word.charAt(i);
12             if(node.children[c - 'a'] == null)
13                 node.children[c - 'a'] = new TrieNode();
14             node = node.children[c - 'a'];
15         }
16         node.isWord = true;
17     }
18     
19     public boolean search(String word) {
20         TrieNode ws = root;
21         for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
22             char c = word.charAt(i);
23             if(ws.children[c - 'a'] == null)
24                 return false;
25             ws = ws.children[c - 'a'];
26         }
27         return ws.isWord;
28     }
29     
30     public boolean startsWith(String prefix) {
31         TrieNode ws = root;
32         for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
33             char c = prefix.charAt(i);
34             if(ws.children[c - 'a'] == null)
35                 return false;
36             ws = ws.children[c - 'a'];
37         }
38         return true;
39     }
40 }
41 
42 class TrieNode {
43     public boolean isWord;
44     public TrieNode[] children = new TrieNode[26];
45 }
46 
47 /**
48  * Your Trie object will be instantiated and called as such:
49  * Trie obj = new Trie();
50  * obj.insert(word);
51  * boolean param_2 = obj.search(word);
52  * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
53  */

转载于:https://www.cnblogs.com/skillking/p/9885861.html