题目
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 <= 2000
- word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 * 10^4次
解答
源代码
class Trie {private Trie[] children;private boolean isEnd;public Trie() {children = new Trie[26];isEnd = false;}public void insert(String word) {Trie node = this;for (int i = 0; i < word.length(); i++) {char ch = word.charAt(i);int index = ch - 'a';if (node.children[index] == null) {node.children[index] = new Trie();}node = node.children[index];}node.isEnd = true;}public boolean search(String word) {return searchPrefix(word) != null && searchPrefix(word).isEnd;}public boolean startsWith(String prefix) {return searchPrefix(prefix) != null;}private Trie searchPrefix(String prefix) {Trie node = this;for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {char ch = prefix.charAt(i);int index = ch - 'a';if (node.children[index] == null) {return null;}node = node.children[index];}return node;}
}/*** 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);*/总结
有些复杂啊……第一次没折腾出来放弃了,第二次才AC了。
官解用的其实相当于一个26叉数,成员变量children数组表示的是下一个字母,0索引对应' a ',25索引对应' z ';isEnd表示当前字母是否为一个单词的末尾。