Trie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
?。
方法一:
方法二:
? ? ? ? 1.用List存储字符串;
? ? ? ? 2.查询前缀时遍历每个字符串看是否包含该前缀。
class Trie {
class TrieNode {
boolean end;
TrieNode[] tns = new TrieNode[26];
}
TrieNode root;
public Trie() {
root = new TrieNode();
}
public void insert(String s) {
TrieNode p = root;
for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
int u = s.charAt(i) - 'a';
if (p.tns[u] == null) p.tns[u] = new TrieNode();
p = p.tns[u];
}
p.end = true;
}
public boolean search(String s) {
TrieNode p = root;
for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
int u = s.charAt(i) - 'a';
if (p.tns[u] == null) return false;
p = p.tns[u];
}
return p.end;
}
public boolean startsWith(String s) {
TrieNode p = root;
for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
int u = s.charAt(i) - 'a';
if (p.tns[u] == null) return false;
p = p.tns[u];
}
return true;
}
}
class Trie {
List<String> data;
public Trie() {
data = new ArrayList<>();
}
public void insert(String word) {
data.add(word);
}
public boolean search(String word) {
return data.contains(word);
}
public boolean startsWith(String prefix) {
for (String s : data){
if(s.startsWith(prefix)){
return true;
}
}
return false;
}
}