力扣208题:实现Tire(前缀树)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了力扣208题:实现Tire(前缀树)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【题目链接】

力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

【解题代码】

public class Trie {

    public class TireNode {

        private int level; // 所在层级
        private boolean end; // 是否为词尾
        private HashMap<Character, TireNode> nextChs; // 后续所有词节点

        TireNode(int level, boolean end) {
            this.level = level;
            this.end = end;
        }
        // 插入下一几点
        public TireNode putNext(char ch, boolean end) {
            TireNode newNode = new TireNode(this.level + 1, end);
            if (this.nextChs == null) this.nextChs = new HashMap<>();
            this.nextChs.put(ch, newNode);
            return newNode;
        }

    }
    private TireNode root;

    public Trie() {
        // 初始化一个根节点
        root = new TireNode(-1, false);
    }

    public void insert(String word) {
        TireNode node = match(word);
        for (int i = node.level + 1; i < word.length(); i++) {
            node = node.putNext(word.charAt(i), i == word.length() - 1);
        }
        // 这个一定要加上,因为插入词的所有字符可能都存在树里,但是作为另外某些词的一部分。
        node.end = true;
    }


    public boolean search(String word) {
        TireNode node = match(word);
        // 判断匹配的节点层级是否为词尾,并且此节点为词尾节点。
        return node.level == word.length() - 1 && node.end == true;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TireNode node = match(prefix);
        // 判断匹配的节点层级是否为词尾
        return node.level == prefix.length() - 1;
    }

    // 这是插入和查找等函数的关键基础函数,通过词查找最大匹配的节点
    private TireNode match(String word) {
        TireNode node = root;
        char ch;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            ch = word.charAt(i);
            if (node.nextChs != null && node.nextChs.containsKey(ch)) {
                node = node.nextChs.get(ch);
            } else
                break;
        }
        return node;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Trie trie = new Trie();
        trie.insert("apple");
        boolean result = trie.search("apple");   // 返回 True
        System.out.println("result = " + result);
        result = trie.search("app");     // 返回 False
        System.out.println("result = " + result);
        result = trie.startsWith("app"); // 返回 True
        System.out.println("result = " + result);
        trie.insert("app");
        result = trie.search("app");     // 返回 True
        System.out.println("result = " + result);
    }

【解题步骤】

  1. 设计一个前缀节点类,这个类保存了,当前字符所在层级,是否为某个词的词尾,以及后续所有字符的节点,采用HashMap存储,key是后续字符,value就是下一个节点对象;
    public class TireNode {
    
            private int level; // 所在层级
            private boolean end; // 是否为词尾
            private HashMap<Character, TireNode> nextChs; // 后续所有词节点
    
            TireNode(int level, boolean end) {
                this.level = level;
                this.end = end;
            }
            // 插入下一几点
            public TireNode putNext(char ch, boolean end) {
                TireNode newNode = new TireNode(this.level + 1, end);
                if (this.nextChs == null) this.nextChs = new HashMap<>();
                this.nextChs.put(ch, newNode);
                return newNode;
            }
    
        }
    • 1 字符所在层级level变量的设计:因为词的匹配不光要字符相同,位置也要一样;文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-811652.html

    1. 2 是否为某个词的词尾:这个变量也很重要,词尾不一定是叶子节点,因为一个词可能是另一个词的一部分
    • 3 后续所有字符对应的节点变量:采用HashMap存储,肯定是考虑性能因素,查询时间复杂度为O(1)
    1. 4 大家可以看到,这个节点类本身没有存有字符变量,而是放在上一个节点的指向本节点的key中,从减少了重复而不必要的存储;
  2. 设计一个通用的匹配节点查找函数,返回与某个字符串的匹配最深节点:这个匹配函数非常重要,因为无论是插入词,判断字符串 word 在前缀树,是否存在前缀为某个字符串的词,都可以复用这个函数
    // 这是插入和查找等函数的关键基础函数,通过词查找最大匹配的节点
    private TireNode match(String word) {
        TireNode node = root;
        char ch;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            ch = word.charAt(i);
            if (node.nextChs != null && node.nextChs.containsKey(ch)) {
                node = node.nextChs.get(ch);
            } else
                break;
        }
       return node
    }
  3. 实现Trie() 初始化前缀树对象:因为所有词没有统一的根字符,创建一个虚拟的空的根节点
    // 初始化一个根节点
    root = new TireNode(-1, false);
  4. 编写函数void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word ,首先在前缀树中查找与word最深匹配的节点,然后再将后续字符一一插入树中,最后将词尾字符所在节点的end值设置为true
    public void insert(String word) {
        TireNode node = match(word);
        for (int i = node.level + 1; i < word.length(); i++) {
            node = node.putNext(word.charAt(i), false);
        }
        // 这个一定要加上,因为插入词的所有字符可能都存在树里,但是作为另外某些词的一部分。
        node.end = true;
    }
  5. 编写函数boolean search(String word) :首先在前缀树中查找与word最深匹配的节点,最后判断匹配的节点层级是否为词尾,并且此节点为词尾节点。
    public boolean search(String word) {
        TireNode node = match(word);
        // 判断匹配的节点层级是否为词尾,并且此节点为词尾节点。
        return node.level == word.length() - 1 && node.end == true;
    }
  6. 编写函数boolean startsWith(String prefix)  :首先在前缀树中查找与word最深匹配的节点,判断匹配的节点层级是否输入字符串的末尾
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TireNode node = match(prefix);
        // 判断匹配的节点层级是否为输入字符串的末尾
        return node.level == prefix.length() - 1;
    }

【思路总结】

  1. 所有树的算法题中,节点类的设计,是必不可少且非常重要,节点中的变量要点到关键并且尽量精简;
  2. 这种算法题目,属于复合应用题,需要借助已有的一些数据结构,比如这里就用到了HashMap;
  3. 前缀树对外提供的功能函数,要根据代码执行逻辑,找到其共性点,设计好内部通用函数,一旦内部通用函数设计好,公共的功能函数只需要在此基础上进行封装即可,达到最大的代码复用,并通过这种“正交性”分解,降解了程序的复杂性

到了这里,关于力扣208题:实现Tire(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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • LeetCode、208. 实现 Trie (前缀树)【中等,自定义数据结构】

    博主介绍:✌目前全网粉丝2W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。 涵盖技术内容:Java后端、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维、ROS等。 博主所有博客文件目录索引:博客目录索引(持续更新) 视频平台:

    2024年02月19日
    浏览(38)
  • ( “树” 之 Trie) 208. 实现 Trie (前缀树) ——【Leetcode每日一题】

    知识点回顾 : Trie ,又称 前缀树 或 字典树 ,用于判断字符串是否存在或者是否具有某种字符串前缀。 难度:中等 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

    2024年02月01日
    浏览(38)
  • LeetCode力扣 面试经典150题 详细题解 (1~5) 持续更新中

    目录 1.合并两个有序数组 2.移动元素  3.删除有序数组中的重复项  4.删除排序数组中的重复项 II 5.多数元素 暂时更新到这里,博主会持续更新的 题目(难度:简单): 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组  nums1   和  nums2 ,另有两个整数  m  和  n  ,分别表示  nu

    2024年02月19日
    浏览(41)
  • 【LeetCode算法系列题解】第26~30题

    【题目描述】 给你一个 升序排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ,你需要做以下事情确保你的题解可以

    2024年02月10日
    浏览(40)
  • 【LeetCode算法系列题解】第61~65题

    【题目描述】 给你一个链表的头节点 head ,旋转链表,将链表每个节点向右移动 k 个位置。 【示例1】 【示例2】 【提示】 链表中节点的数目在范围 [0, 500] 内 − 100 ≤ N o d e . v a l ≤ 100 -100le Node.valle 100 − 100 ≤ N o d e . v a l ≤ 100 0 ≤ k ≤ 2 ∗ 1 0 9 0le kle 2 * 10^9 0 ≤ k ≤

    2024年02月09日
    浏览(33)
  • Leetcode题解-算法-动态规划(python版)

    1.1 爬楼梯 70. 爬楼梯(Easy) 走n阶楼梯的方法有两种,1、先走 1 级台阶,再走 n-1 级台阶;2、先走 2 级台阶,再走 n-2 级台阶 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 1.2 强盗抢劫 198. 打家劫舍(Medium) 每个房间财产为 nums[0]……nums[n-1]。 假设 0 至 x 间房获得的最大财产为 f(x)。 f(x) = max(f(x-1),f(x-2)+nums[

    2024年02月03日
    浏览(48)
  • 【LeetCode算法系列题解】第46~50题

    【题目描述】 给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以按 任意顺序 返回答案。 【示例1】 【示例2】 【示例3】 【提示】 1 ≤ n u m s . l e n g t h ≤ 6 1le nums.lengthle 6 1 ≤ n u m s . l e n g t h ≤ 6 − 10 ≤ n u m s [ i ] ≤ 10 -10le nums[i]le 10 − 10 ≤ n u

    2024年02月10日
    浏览(35)
  • 【LeetCode算法系列题解】第36~40题

    【题目描述】 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ,验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次(请参考示例图)。 注意: 一个有效

    2024年02月10日
    浏览(46)
  • LeetCode算法题解(动态规划)|LeetCode343. 整数拆分、LeetCode96. 不同的二叉搜索树

    题目链接:343. 整数拆分 题目描述: 给定一个正整数  n  ,将其拆分为  k  个  正整数  的和(  k = 2  ),并使这些整数的乘积最大化。 返回  你可以获得的最大乘积  。 示例 1: 示例 2: 提示: 2 = n = 58 算法分析: 定义dp数组及下标含义: dp[i]表述正整数i拆分成k个正整数

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • LeetCode算法题解(动态规划)|LeetCoed62. 不同路径、LeetCode63. 不同路径 II

    题目链接:62. 不同路径 题目描述: 一个机器人位于一个  m x n   网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish” )。 问总共有多少条不同的路径? 示例 1: 示例 2:

    2024年02月05日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包