208. 实现 Trie (前缀树)

旧城等待， 2024-05-08 06:22 72阅读 0赞

##### 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：**

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

##### 思路 #####

为每个节点新增一个是否是结尾的标志，但注意，如果节点i的isEnd标志为true，并不代表以节点i为结尾的字符串，而是存在以其父节点为结尾的字符串，也就是说，这棵树最终多生成一层节点。

##### 代码 #####

class Trie {
        
        private Trie[] children;
        private boolean isEnd;
    
        /** Initialize your data structure here. */
        public Trie() {
        
            children = new Trie[26];
            isEnd = false;
        }
        
        /** Inserts a word into the trie. */
        public void insert(String word) {
        
            Trie node = this;//动态更新，指向当前处理的节点
            for(int i = 0; i < word.length(); i ++) {
        
                char c = word.charAt(i);
                int id = c - 'a';
                if(node.children[id] == null) node.children[id] = new Trie();
                node = node.children[id];//换下一层节点 
            }
            //树的高度会多生成一层，最后一层没有任何元素，只有标记
            node.isEnd = true;
        }
        
        /** Returns if the word is in the trie. */
        public boolean search(String word) {
        
            Trie node = searchPrefix(word);
            //如果查找到了，应该是那层虚拟的节点
            return node != null && node.isEnd;
        }
        
        /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
        public boolean startsWith(String prefix) {
        
            //返回的如果不是空节点，就代表存在前缀
            return searchPrefix(prefix) != null;
        }
    
        private Trie searchPrefix(String prefix) {
        
            Trie node = this;
            for(int i = 0; i < prefix.length(); i ++) {
        
                char c = prefix.charAt(i);
                int id = c - 'a';
                //进入虚拟叶子节点前提早判断是否为空
                if(node.children[id] == null) return null;
                node = node.children[id];
            }
            //这里退出的话会走到虚拟的叶子节点
            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);
     */