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,例如自动补完和拼写检查。
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
提示:
1 <= word.length, prefix.length <= 2000word和prefix仅由小写英文字母组成insert、search和startsWith调用次数 总计 不超过3 * 104次
解题思路
- 用到字典树和前缀树的思想
- 字典树指的是结点包含一个子结点数组,用一个标记判断是否为一个单词,
- 如果标记为false说明从根节点到当前结点只是一个完整单词的前缀的一部分
- 如果标记为true说明从根节点到当前结点存在一个完整的单词
- 用到字符减去字符'a'得到该字符的相对索引值再为该索引下的数组元素new 一个 Trie对象用于后面判断该字符是否存在
- 若该字符转化为索引对应的数组元素值不为空说明该字符存在
- 否则说明该字符不存在
class Trie {private Trie[] children;private boolean isEnd;public Trie(){this.children=new Trie[26];}public void insert(String word) {Trie head=this;int index=-1;for(int i=0;i<word.length();i++){index=word.charAt(i)-'a';if(head.children[index]==null){head.children[index]=new Trie();}head=head.children[index];}head.isEnd=true;}public boolean search(String word) {Trie head=this;int index=-1;for(int i=0;i<word.length();i++){index=word.charAt(i)-'a';if(head.children[index]==null)return false;head=head.children[index];}if(head.isEnd)return true;return false;}public boolean startsWith(String prefix) {Trie head=this; int index=-1;for(int i=0;i<prefix.length();i++){index=prefix.charAt(i)-'a';if(head.children[index]==null)return false;head=head.children[index];}return true;}
}/*** Your Trie object will be instantiated and called as such:* Trie obj = new Trie();* obj.insert(word);* boolean param_2 = obj.search(word);* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);*/