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题目描述

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

思路分析

这是一个设计题目，需要我们主动设计数据结构，有一定的挑战性。
字典树是字符串处理经典的数据结构，最常见的应用是查找一个字符串是否出现过。
字典树也是AC自动机的基础，我们需要认真掌握！

代码

class Trie {
    private TrieNode root;

    /** Initialize your data structure here. */
    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    public void insert(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (char ch : word.toCharArray()) {
            if (!node.containsKey(ch)) {
                node.put(ch, new TrieNode());
            }
            node = node.get(ch);
        }
        node.setEnd();
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    public boolean search(String word) {
        TrieNode node = searchPrefix(word);
        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) {
        TrieNode node = searchPrefix(prefix);
        return node != null;
    }

    public TrieNode searchPrefix(String prefix) {
        TrieNode node = root;
        for (char c : prefix.toCharArray()) {
            if (node.containsKey(c)) {
                node = node.get(c);
            } else {
                return null;
            }
        }
        return node;
    }
}

class TrieNode {
    private TrieNode[] links;
    private final int R = 26;
    private boolean isEnd;
    
    public TrieNode () {
        links = new TrieNode[R];
    }

    public boolean containsKey(char ch) {
        return links[ch - 'a'] != null;
    }

    public TrieNode get(char ch) {
        return links[ch - 'a'];
    }

    public void put(char ch, TrieNode node) {
        links[ch - 'a'] = node;
    }

    public void setEnd() {
        isEnd = true;
    }

    public boolean isEnd() {
        return isEnd;
    }
}

/**
 * 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);
 */

总结

常见的数据设计类题目都不是很难，题目变化小，我们只要多练习几遍，这个知识点就能掌握！
坚持每日一题，加油！

【LeetCode】实现 Trie (前缀树)Java题解 | 刷题打卡

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