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【leetcode】208. 实现 Trie (前缀树)
阅读量:542 次
发布时间:2019-03-09

本文共 2098 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

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

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

思路:

定义一个新的内部类Node,用isWord标记该位置是否是一个单词,用next指向下一个节点

insert、search和startWith操作的时间复杂度均是O(n),其中n为待插入字符串或待查询字符串或前缀的长度。

JAVA代码:

class Trie {	private class Node{		private boolean isWord;		private HashMap
next; public Node(boolean isWord) { this.isWord = isWord; this.next = new HashMap<>(); } public Node() { this(false); } } private Node root; private int size; public Trie() { root = new Node(); size = 0; } public void insert(String word) { Node cur = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char c = word.charAt(i); if(cur.next.get(c) == null) { cur.next.put(c, new Node()); } cur = cur.next.get(c); } if(!cur.isWord) { cur.isWord = true; size++; } } public boolean search(String word) { Node cur = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char c = word.charAt(i); if(cur.next.get(c) == null) { return false; } cur = cur.next.get(c); } return cur.isWord; } public boolean startsWith(String prefix) { Node cur = root; for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) { char c = prefix.charAt(i); if(cur.next.get(c) == null) { return false; } cur = cur.next.get(c); } return true; }}

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