leetcode中等208实现 Trie (前缀树)

Posted 2022-03-18 qq_40707462

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

时间复杂度：Trie 树的每次调用时间复杂度取决于入参字符串的长度。复杂度为 O(Len)。
空间复杂度：结点数量为 n，字符集大小为 k。复杂度为 O(nk)。

class Trie 
    TrieNode root;
    public Trie() 
        root=new TrieNode();
    
    
    public void insert(String s) 
        TrieNode cur = root;
        for (char c : s.toCharArray()) 
            if (cur.children[c - 'a'] == null) 
                cur.children[c - 'a'] = new TrieNode();
            
            cur = cur.children[c - 'a'];
        
        cur.exist = true;
    
    //不仅需要看是否存在，还需要为一个完整单词，即exist必须为true
    public boolean search(String s) 
        TrieNode cur = root;
        for (char c : s.toCharArray()) 
            cur = cur.children[c - 'a'];
            if (cur == null ) return false;
        
        return cur.exist;
    
    //只需要看是否存在，不需要为一个完整单词，exist不必为true
    public boolean startsWith(String s) 
        TrieNode cur = root;
        for (char c : s.toCharArray()) 
            cur = cur.children[c - 'a'];
            if (cur == null) 
                return false;
            
        
        return true;
    


class TrieNode 
	//表示这个节点是否存在trie中，且为一个完整的单词（是否end）
    boolean exist;
    TrieNode[] children;

    TrieNode() 
        exist = false;
        children = new TrieNode[26];