LeetCode 208：实现 Trie（前缀树）—— Java 题解 ✅

LeetCode 208：实现 Trie（前缀树）------ Java 题解 ✅

🔗 题目链接

👉 https://leetcode.cn/problems/implement-trie-prefix-tree/

---

📖 内容概要

本文介绍如何使用 Java 实现一个 Trie（前缀树 / 字典树），支持以下三种操作：

• ✅ insert(word)：插入单词
• ✅ search(word)：查找完整单词
• ✅ startsWith(prefix)：查找前缀

代码已 AC（Accepted），结构清晰、易理解，适合面试与刷题使用。

---

💡 解题思路

什么是 Trie？

Trie 是一种 多叉树结构（26叉树），用于高效存储和检索字符串集合。

特点：

• 每个节点代表一个字符
• 从根节点到某一节点的路径构成一个字符串
• 用 end 标记是否为完整单词

---

数据结构设计

root
 ├── a
 │    └── p
 │         └── p
 │              └── end = true ("app")
 └── b
      └── e
           └── d
                └── end = true ("bed")

---

核心思想

1. 插入（insert）

   • 从根节点开始
   • 逐字符向下走
   • 不存在则新建节点
   • 最后一个字符标记为 end = true

2. 查找（search）

   • 沿路径向下
   • 中途断掉 → 返回 false
   • 到达末尾后，必须 end == true

3. 前缀匹配（startsWith）

   • 只要路径存在即可
   • 不要求 end == true

---

✅ AC 代码（Java）

class Node {
    Node[] children = new Node[26];
    boolean end = false;
}

class Trie {

    Node root;

    public Trie() {
        root = new Node();
    }

    // 插入单词
    public void insert(String word) {
        Node cur = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            c -= 'a'; // 转为 0~25
            if (cur.children[c] == null) {
                cur.children[c] = new Node();
            }
            cur = cur.children[c];
        }
        cur.end = true;
    }

    // 查找完整单词
    public boolean search(String word) {
        Node cur = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            c -= 'a';
            if (cur.children[c] == null) {
                return false;
            }
            cur = cur.children[c];
        }
        return cur.end;
    }

    // 查找前缀
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Node cur = root;
        for (char c : prefix.toCharArray()) {
            c -= 'a';
            if (cur.children[c] == null) {
                return false;
            }
            cur = cur.children[c];
        }
        return true;
    }
}

---

⏱️ 复杂度分析

时间复杂度

操作	复杂度
insert	O(L)
search	O(L)
startsWith	O(L)

L 为字符串长度

空间复杂度

• 最坏情况：O(26^L)
• 实际远小于此值（共享前缀）

---

✅ 总结

• Trie 非常适合 前缀匹配、自动补全、词典查询
• 本题是 Trie 的入门模板题
• 掌握这一版代码，面试中 90% 的 Trie 问题都能直接套用