实现 Trie (前缀树)

题目链接

实现 Trie (前缀树)

题目描述

注意点

  • word 和 prefix 仅由小写英文字母组成

解答思路

  • 首先要理解前缀树是什么,参照该篇文章【图解算法】模板+变式------带你彻底搞懂字典树(Trie树)
  • 在了解前缀树是什么后,设计前缀树就会更加容易,因为本题中所有单词都仅由小写英文字母组成,所以哈希表只需要26个空间即可,若有些单词具有相同的前缀,则可视为它们有相同的父节点,也就是相当于构造一棵最大有26个子节点的二叉树,构造树的过程可以由以下图片表示:

代码

java 复制代码
class Trie {
    TrieNode root;

    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }
    
    public void insert(String word) {
        TrieNode currNode = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (currNode.childNode[c - 'a'] == null) {
                currNode.childNode[c - 'a'] = new TrieNode();
            }
            currNode = currNode.childNode[c - 'a'];
        }
        currNode.isWord = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        TrieNode currNode = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (currNode.childNode[c - 'a'] == null) {
                return false;
            }
            currNode = currNode.childNode[c - 'a'];
        }
        if (!currNode.isWord) {
            return false;
        }
        return true;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode currNode = root;
        for (char c : prefix.toCharArray()) {
            if (currNode.childNode[c - 'a'] == null) {
                return false;
            }
            currNode = currNode.childNode[c - 'a'];
        }
        return true;
    }
}

class TrieNode {
    boolean isWord;
    TrieNode[] childNode = new TrieNode[26];
}

关键点

  • 学习前缀树的相关知识
  • 构造前缀树的过程
相关推荐
GoAI17 小时前
DeepSeek Harness Memory (一)主流记忆插件总结
后端·算法·面试
Pniubi17 小时前
力扣54.螺旋矩阵
算法·leetcode·矩阵
choumou_M20 小时前
算法_1:由浅入深学习快速排序QuickSort
学习·算法·排序算法
Coder_Shenshen20 小时前
罗克韦尔ACD工程归档离线变量树解析
算法·c#
心仪久了会沦陷1 天前
C语言数据结构入门——树与二叉树详解:概念、堆实现与链式遍历
c语言·数据结构·算法
小此方1 天前
[算法实战论:动态规划]背包问题概念,01不满背包问题,01满背包问题,背包问题的滚动数组空间优化
算法·动态规划
悠仁さん1 天前
【C++】哈希表
c++·算法·散列表
码少女1 天前
数据结构——图的基础
数据结构
地平线开发者1 天前
点云算法整理与常用计算模块:从数据到模型,再到工程与量化
算法·自动驾驶