【重点】【前缀树|字典树】208.实现Trie(前缀树)

news2025/1/11 17:02:04

题目
前缀树介绍:https://blog.csdn.net/DeveloperFire/article/details/128861092
什么是前缀树
在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。一般情况下,不是所有的节点都有对应的值,只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
trie 中的键通常是字符串,但也可以是其它的结构。trie 的算法可以很容易地修改为处理其它结构的有序序列,比如一串数字或者形状的排列。比如,bitwise trie 中的键是一串位元,可以用于表示整数或者内存地址。trie 树常用于搜索提示。如当输入一个网址,可以自动搜索出可能的选择。当没有完全匹配的搜索结果,可以返回前缀最相似的可能。
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法1:迭代实现

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class Trie {

    private Trie[] children;
    private boolean isEnd;

    public Trie() {
        this.children = new Trie[26];
        this.isEnd = false;
    }
    
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); ++i) {
            char c = word.charAt(i);
            int index = c - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                node.children[index] = new Trie();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        Trie node = searchPrefix(word);
        return node != null && node.isEnd == true;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Trie node = searchPrefix(prefix);
        return node != null;
    }

    public Trie searchPrefix(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); ++i) {
            int index = word.charAt(i) - '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);
 */

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