🚀 算法题 🚀 |
🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀
🌲 越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨
🌲 作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域优质创作者🏆,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享💎💎💎
🌲 恭喜你发现一枚宝藏博主,赶快收入囊中吧🌻
🌲 人生如棋,我愿为卒,行动虽慢,可谁曾见我后退一步?🎯🎯
🚀 算法题 🚀 |
🚩 题目链接
- 208. 实现 Trie (前缀树)
⛲ 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
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
🌟 求解思路&实现代码&运行结果
⚡ 前缀树
🥦 求解思路
- 前缀树是一种用于快速查询某个字符串或者字符前缀是否存在的数据结构。核心是使用边来代表有无字符,使用点来记录是否为单词结尾以及其后续字符串的字符。
- 定义一个TrieNode类,end表示有无字符串以当前字符结尾,TrieNode[]表示26个TrieNode数组,保存了对当前结点而言下一个可能出现的所有字符的链接。
- 插入操作:从根结点的子结点开始与 word每一个字符进行匹配,如果前缀树上没有对应的字符,开始不断new新的结点,直到插入完 word 的最后一个字符,同时还要将最后一个结点end = true,表示它是一个单词的末尾。
- 查找操作:从根结点的子结点开始,一直向下匹配,如果出现结点值为空就返回 false,如果匹配到了最后一个字符,只需判断 node.end即可。
- 前缀操作:和查找操作类似,只是不需要判断最后一个字符结点的end,因为可以匹配到最后一个字符,肯定有单词以prefix为前缀。
- 有了基本的思路,接下来我们就来通过代码来实现一下。
🥦 实现代码
class Trie {
class TrieNode {
boolean end;
TrieNode[] tries = new TrieNode[26];
}
TrieNode root;
public Trie() {
root = new TrieNode();
}
public void insert(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
int index = word.charAt(i) - 'a';
if (node.tries[index] == null) {
node.tries[index] = new TrieNode();
}
node = node.tries[index];
}
node.end = true;
}
public boolean search(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
int index = word.charAt(i) - 'a';
if (node.tries[index] == null) {
return false;
}
node = node.tries[index];
}
return node.end;
}
public boolean startsWith(String prefix) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
int index = prefix.charAt(i) - 'a';
if (node.tries[index] == null) {
return false;
}
node = node.tries[index];
}
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);
*/
🥦 运行结果
💬 共勉
最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉! |
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-795316.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-795316.html
到了这里,关于【LeetCode: 208. 实现 Trie (前缀树)】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!