LeetCode 208. 实现 Trie (前缀树)

2023年3月1日 368次阅读 来源: Trie树

实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。

示例:

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

说明:

  • 你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。
  • 保证所有输入均为非空字符串。

思路：这道题的关键在于Trie树的node怎么处理，节点和节点之间的关系如何表示，因为题目要求是字符串，因此，我们可以将Trie树的节点构造成有26个子节点的节点。Trie树的节点的结构如下：

struct TrieNode{
    bool isTrie;//用来判断到当前节点时，组成的字符串是否在trie树中，默认为false，因为在插入字符串时，只有到了叶子节点，才会设为true
    TrieNode* t_next[26];//用来保存映射关系的节点，index和其中保存的值可以看成是一个映射
    TrieNode(): isTrie(false){
        for(int i = 0; i < 26; ++i)
            t_next[i] = NULL;
    }
};

定义好了节点之后，这三个操作就比较容易实现了：

1. insert操作：

对于insert操作，我们可以只需要遍历字符串，如果当前字符不存在的话，就新建字符节点，如果存在的话，就继续遍历下一个字符，当遍历完最后一个节点的时候，需要把最后一个节点的isTrie设置为true，代表着这里保存了一个字符串。

2. search操作

对于search操作，我们可以只需要遍历字符串，从trie树的根节点查找，如果匹配则继续，不匹配则返回FALSE。当遍历完最后一个字符串的时候，需要判断最后一个节点是否保存了字符串，如果没有，则返回FALSE，反之返回TRUE

3. startsWith操作

startsWith的操作和search操作一样，唯一不同点在于，当遍历结束后，可以直接返回TRUE

 

代码如下：

struct TrieNode{
    bool isTrie;//用来判断到当前节点时，组成的字符串是否在trie树中，默认为false，因为在插入字符串时，只有到了叶子节点，才会设为true
    TrieNode* t_next[26];//用来保存映射关系的节点，index和其中保存的值可以看成是一个映射
    TrieNode(): isTrie(false){
        for(int i = 0; i < 26; ++i)
            t_next[i] = NULL;
    }
};

class Trie {
private:
     TrieNode* t_map;
public:
    /** Initialize your data structure here. */
    Trie() {
        t_map = new TrieNode();
    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    void insert(string word) {
        if("" == word) return;
        
        TrieNode* temp = t_map;
        for(int i = 0; i < word.size(); ++i){
            if((temp->t_next)[word[i]-'a'] == NULL){
                TrieNode *node = new TrieNode();
                (temp->t_next)[word[i]-'a'] = node;
                temp = (temp->t_next)[word[i]-'a'];
            }
            else{
                temp = (temp->t_next)[word[i]-'a'];
            }
        }
        temp->isTrie = true;
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    bool search(string word) {
        if("" == word || NULL == t_map)
            return false;
        
        TrieNode* temp = t_map;
        for(int i = 0; i<word.size(); ++i){
            if(NULL == (temp->t_next)[word[i]-'a'])
                return false;
            else
                temp = (temp->t_next)[word[i]-'a'];
        }
        if(temp->isTrie)
            return true;
        else
            return false;
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    bool startsWith(string prefix) {//只要有这个前缀，最后一个一定存在字符
        if("" == prefix || NULL == t_map)
            return false;
        
        TrieNode* temp = t_map;
        for(int i = 0; i<prefix.size(); ++i){
            if(NULL == (temp->t_next)[prefix[i]-'a'])
                return false;
            else
                temp = (temp->t_next)[prefix[i]-'a'];
        }
        return true;
    }
};

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.insert(word);
 * bool param_2 = obj.search(word);
 * bool param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */

 

    原文作者：Trie树
    原文地址: https://blog.csdn.net/sinat_15723179/article/details/81288364
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
点赞