题目描述
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 * 104
次
解答
cpp
class Trie {
public:
Trie() { // init
isEnd = false;
memset(next, 0, sizeof(next));
}
void insert(string word) {
// 根节点出发寻找是否有满足word前缀的路径,若有,再添加剩余字母节点即可
Trie *node = this;
for(char c : word)
{
if(node->next[c - 'a'] == NULL)
{
// 节点中没有该元素,则添加该元素
node->next[c - 'a'] = new Trie();
}
node = node->next[c - 'a'];
}
node->isEnd = true; // 标记为单词的结尾
}
bool search(string word) {
Trie *node = this;
for(char c:word)
{
if(node->next[c - 'a'] == NULL) return false;
node = node->next[c - 'a'];
}
return node->isEnd;
}
// 检查是否有前缀 prefix
bool startsWith(string prefix) {
Trie *node = this;
for(char c:prefix)
{
if(node->next[c - 'a'] == NULL) return false;
node = node->next[c - 'a'];
}
return true;
}
private:
bool isEnd; // 标识该前缀树节点是否为叶节点
Trie *next[26]; // 一个节点最多26个孩子(子树),空间换时间,一个数组(存放26个指针元素)
};
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie* obj = new Trie();
* obj->insert(word);
* bool param_2 = obj->search(word);
* bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
*/