2021-04-14 208. 实现 Trie (前缀树)

208. 实现 Trie (前缀树)

思路：

• 每一个节点都有一个属性isEnd，如果isEnd =True，则说明从根结点开始到现在位置是一个之前添加过的词。
• 每一个节点还有26个next指针，指向下一个字母（这里字母用0-25的序号表示），如果下一个字母不存在，则是null
• 每次我们添加一个元素，即说明每一个字母存在，只需要将对应的next指针上开一个节点的空间即可。
• 整个单词的存在由最后一个节点的isEnd = True表示。

class Trie {
    class TrieNode{
        private boolean isEnd; // 判断一个词是否结束了，True表示从根结点到这个位置构成了一个词语
        TrieNode[] next;

        public TrieNode(){
            isEnd = false;
            next = new TrieNode[26];
        }
    }

    private TrieNode root;
    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }
    
    public void insert(String word) {
        TrieNode tmp = root; //tmp 按照word便利这颗树
        for(char c : word.toCharArray()){
            if(tmp.next[c-'a'] == null){
                tmp.next[c-'a'] = new TrieNode();
            }
            tmp = tmp.next[c-'a'];
        }
        tmp.isEnd = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        TrieNode tmp = root;
        for(char c : word.toCharArray()){
            // 如果中途就有一个字母尚未添加到Trie中，直接Return False
            if(tmp.next[c-'a']==null)
                return false;
            tmp = tmp.next[c-'a'];
        }
        // 最后要看这个词有没有加入到字典中，如我们添加了apple，在查询app的时候也会完成上面的for循环。
        return tmp.isEnd;
    }
    
    // prefix跟之前的区别在于，前者需要判断它这个词是否加入了列表，而prefix不需要s
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode tmp = root;
        for(char c : prefix.toCharArray()){
            if(tmp.next[c-'a']==null)
                return false;
            tmp = tmp.next[c-'a'];
        }
        return true;
    }
}