【LeetCode】208.实现Trie(前缀树)

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:

复制代码
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 * 10^4

解答

源代码

java 复制代码
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。

相关推荐
Jack207 小时前
HarmonyOS开发中错误处理策略:网络异常统一处理
算法
小小杨树8 小时前
读懂色彩:拍照调色不再难
算法·计算机视觉·配色
唐青枫12 小时前
Java JDBC 实战指南:从 Connection 到事务和连接池
java
一个做软件开发的牛马13 小时前
MyBatis-Plus 从零实战:完整搭建可运行 Demo,BaseMapper 零 SQL、Wrapper 条件构造、分页插件与代码生成器详解
java·后端
用户37215742613513 小时前
Java 处理 PDF 图片:提取 PDF 中的图片,并压缩 PDF 图片体积
java
用户37215742613513 小时前
Java 打印 Word 文档:从基础打印到高级设置
java
JieE2121 天前
LeetCode 226. 翻转二叉树|JS 递归超详细拆解,二叉树入门经典题
javascript·算法
JieE2121 天前
LeetCode 104. 二叉树的最大深度|递归思路超详细拆解
javascript·算法
用户3521802454751 天前
当 Prompt 学会"热更新":Spring Boot × Nacos3 AI 实战
java·spring boot·ai编程