【LeetCode 热题100】208:实现 Trie (前缀树)(详细解析)(Go语言版)

news2025/4/13 1:32:26

🚀 力扣热题 208:实现 Trie (前缀树)(详细解析)

📌 题目描述

力扣 208. 实现 Trie (前缀树)

Trie(发音类似 “try”)是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串集合中的键。实现一个 Trie 类,支持以下操作:

  • insert(word):将一个字符串 word 插入到 Trie 中。
  • search(word):如果 Trie 中的字符串 word 存在,返回 true;否则返回 false
  • startsWith(prefix):返回 true 如果有任何字符串在 Trie 中以 prefix 为前缀。

🎯 示例 1:

输入:
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
["", "apple", "apple", "app", "app", "app", "app"]
输出:[null, null, true, false, true, null, true]

💡 解题思路

✅ 前缀树(Trie)结构

Trie 树,也叫字典树或前缀树,是一种树形结构,用于高效地存储字符串。每个节点包含一个字符,它是由上一个节点的字符所决定的。Trie 的根节点是空的。树的深度代表了字符的长度。

  • 插入操作(insert):从根节点开始,每次查找字符是否存在,若存在则继续往下查找,否则插入新节点。
  • 查找操作(search):从根节点开始,依次查找每个字符是否存在。如果查找到字符串末尾且没有分支,返回 true;否则返回 false
  • 前缀查找(startsWith):与查找操作类似,检查是否有路径能够匹配给定的前缀,查找过程不需要到达单词的结尾。

✅ 实现步骤

  1. 定义 Trie 节点
    每个节点包含两个部分:

    • 一个字符数组 children(用于存储字母节点的指向)。
    • 一个布尔值 isWord,用于标记是否是一个有效单词的结尾。
  2. 插入操作

    • 遍历每个字符,如果对应的子节点不存在,则创建新节点并加入。
    • 最后将对应节点的 isWord 设置为 true,表示当前字符构成的字符串是一个有效单词。
  3. 查找操作

    • 遍历字符串中的每个字符,如果没有找到对应节点,则返回 false
    • 如果所有字符都查找成功且最后节点是一个有效单词,则返回 true
  4. 前缀查找操作

    • 遍历前缀字符串中的每个字符,只要字符能够顺利找到对应节点,返回 true

💻 Go 实现代码

✅ 方法:Trie 树实现

type Trie struct {
    children map[rune]*Trie
    isWord   bool
}

func Constructor() Trie {
    return Trie{children: make(map[rune]*Trie)}
}

func (t *Trie) Insert(word string) {
    node := t
    for _, ch := range word {
        if _, exists := node.children[ch]; !exists {
            node.children[ch] = &Trie{children: make(map[rune]*Trie)}
        }
        node = node.children[ch]
    }
    node.isWord = true
}

func (t *Trie) Search(word string) bool {
    node := t
    for _, ch := range word {
        if _, exists := node.children[ch]; !exists {
            return false
        }
        node = node.children[ch]
    }
    return node.isWord
}

func (t *Trie) StartsWith(prefix string) bool {
    node := t
    for _, ch := range prefix {
        if _, exists := node.children[ch]; !exists {
            return false
        }
        node = node.children[ch]
    }
    return true
}

⏳ 复杂度分析

操作时间复杂度空间复杂度
插入操作 O ( m ) O(m) O(m) O ( m ) O(m) O(m)
查找操作 O ( m ) O(m) O(m) O ( m ) O(m) O(m)
前缀查找 O ( m ) O(m) O(m) O ( m ) O(m) O(m)
  • 时间复杂度:每次操作都涉及到遍历字符串的每个字符,其中 m 是字符串的长度。
  • 空间复杂度:存储每个字符的 Trie 节点,对于所有插入的字符串,空间复杂度为 O ( m ) O(m) O(m),其中 m 是字符的总数。

📌 衍生思考

  • Trie 树的变种:可以扩展用于存储更多信息,例如单词的频率、自动补全等。
  • 应用场景
    • 词典查找:例如搜索引擎的自动补全功能。
    • 字符串匹配:用于解决高效的字符串匹配问题。
    • IP 地址前缀查找:用于路由表的前缀匹配。

🎯 总结

  • ✅ 本题通过 Trie 树 实现了字符串的插入、查找和前缀匹配功能。
  • ✅ Trie 树能够高效处理大量字符串的操作,尤其适合处理前缀匹配问题。
  • ✅ 在实际应用中,Trie 树常用于 自动补全、词典查找、字符串匹配等场景

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