LeetCode208—Implement Trie (Prefix Tree)-优快云博客

本文介绍了一种使用C++实现的字典树（Trie），包括插入、搜索和前缀匹配等核心功能。通过一个简单的Trie节点类和Trie类实现了高效的数据结构。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原题

看了WIKI才知道怎么回事。

Implement a trie with insert, search, and startsWith methods.

Note:
You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.

分析

实现一个前缀树/字典树
要求实现插入、查找、前缀查找

class TrieNode {
    public:
    unordered_map<char ,TrieNode *>children;
    bool isLeaf;
    // Initialize your data structure here.
    TrieNode():isLeaf(false) 
    {
    }
};

class Trie {
    public:
    Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    // Inserts a word into the trie.
    void insert(string word) {
        int length= word.size();
        TrieNode*p=root;
        for(int i=0;i<length;++i)
        {
        if(p->children.find(word[i])==p->children.end())
            p->children[word[i]]=new TrieNode();
        p=p->children[word[i]];
        }
        p->isLeaf=true;

    }

    // Returns if the word is in the trie.
    bool search(string word) {
        TrieNode*p=root;
        int length=word.size();
        for(int i=0;i<length;++i)
        {
        if(p->children.find(word[i])==p->children.end())
            return false;
        p=p->children[word[i]];
        }
        if(NULL!=p&&p->isLeaf)
        return true;
        else
        return false;
    }

    // Returns if there is any word in the trie
    // that starts with the given prefix.
    bool startsWith(string prefix) {
        TrieNode*p=root;
        int length=prefix.size();
        for(int i=0;i<length;++i)
        {
        if(p->children.find(prefix[i])==p->children.end())
            return false;

        p=p->children[prefix[i]];
        }
        return true;

    }

    private:
    TrieNode* root;
};