leetcode 208. 实现 Trie (前缀树)

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：

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

思路

哈希擅长的是单值查找，对于查找符合前缀或者后缀的则不太在行，而且数据数量多起来后，每一个数据都要有自己的hashcode，还是比较占时间的。Trie树则是一种对由有限字符（数字、字母）构成的字符串查找比较在行，虽然可能单个的索引慢一些，但是支持前后缀的查找。

题解

class Trie {
    Trie[] children;
    int cnt;

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        cnt = 0;
    }
    
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i=0;i<word.length();i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            if(node.children[ch - 'a'] == null) {node.children[ch - 'a'] = new Trie();}
            node = node.children[ch - 'a'];
        }
        node.cnt += 1;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i=0;i<word.length();i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            if(node.children[ch - 'a'] == null) {return false;}
            node = node.children[ch - 'a'];
        }
        return node.cnt > 0;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Trie node = this;
        for(int i=0;i<prefix.length();i++) {
            char ch = prefix.charAt(i);
            if(node.children[ch - 'a'] == null) {return false;}
            node = node.children[ch - 'a'];
        }
        return true;
    }
}

/**
 * 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);
 */