LeetCode - #208 实现 Trie 前缀树(Top 100)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了LeetCode - #208 实现 Trie 前缀树(Top 100)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
前言
本题为 LeetCode 前 100 高频题
我们社区陆续会将顾毅(Netflix 增长,《iOS 面试之道》作者,ACE 职业健身教练。)的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
LeetCode 算法到目前我们已经更新到 207 期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上 9:00 发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升。
不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海,Swift社区 伴你前行。如果大家有建议和意见欢迎在文末留言,我们会尽力满足大家的需求。
难度水平:中等
1. 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
。
2. 示例
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 * 10^4
次
3. 答案
class Trie
private var nodes: [Character: Trie]
/** Initialize your data structure here. */
init()
nodes = [:]
/** Inserts a word into the trie. */
func insert(_ word: String)
var trie = self
word.forEach
if let subTrie = trie.nodes[$0]
trie = subTrie
else
let subTrie = Trie()
trie.nodes[$0] = subTrie
trie = subTrie
trie.nodes["#"] = Trie()
/** Returns if the word is in the trie. */
func search(_ word: String) -> Bool
var trie = self
for char in word
guard let subTrie = trie.nodes[char] else
return false
trie = subTrie
return trie.nodes["#"] != nil;
/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
func startsWith(_ prefix: String) -> Bool
var trie = self
for char in prefix
guard let subTrie = trie.nodes[char] else
return false
trie = subTrie
return true
- 主要思想:实现一个树数据结构,其中每个节点都有一个字典,存储所有具有公共前缀的后代。
- 时间复杂度:
O(m)
,其中m
是目标字符串的长度 - 空间复杂度:
insert - O(m)
,search - O(1)
,startsWith - O(1)
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