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🚀 算法题 🚀 |
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
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);
*/
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! |