实现Trie(前缀树)

**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:

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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

提示:

  • 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
  • wordprefix 仅由小写英文字母组成
  • insertsearchstartsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104

每一个前缀树节点包括一个长度为26的数组和结束标记。

例如存储一个单词h,从前缀树的根节点出发,根节点数组对应h的下标连接一个节点,这两个节点中的路径就代表一个字母。就相当于是一个数组加链表的的数据结构。

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class Trie {
class TrieNode {
TrieNode[] son = new TrieNode[26];
boolean isEnd;
}

TrieNode root;

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

public void insert(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
int index = word.charAt(i) - 'a';
if (node.son[index] == null) {
node.son[index] = new TrieNode();
}
node = node.son[index];
}
node.isEnd = true;
}

public boolean search(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
int index = word.charAt(i) - 'a';
if (node.son[index] == null) {
return false;
}
node = node.son[index];
}
return node.isEnd;
}

public boolean startsWith(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
int index = word.charAt(i) - 'a';
if (node.son[index] == null) {
return false;
}
node = node.son[index];
}
return true;
}
}