字典树208. 实现 Trie (前缀树)

Posted 2021-10-05 7TribeZ

208. 实现 Trie (前缀树)

难度中等886

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

解析：

力扣https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree/solution/trie-tree-de-shi-xian-gua-he-chu-xue-zhe-by-huwt/

class Trie {
private:
    bool isEnd;
    Trie* next[26];
public:
    Trie() {
        isEnd = false;
        memset(next, 0, sizeof(next));
    }
    
    void insert(string word) {
        Trie* node = this;
        for (char c : word) {
            if (node->next[c-'a'] == NULL) {
                node->next[c-'a'] = new Trie();
            }
            node = node->next[c-'a'];
        }
        node->isEnd = true;
    }
    
    bool search(string word) {
        Trie* node = this;
        for (char c : word) {
            node = node->next[c - 'a'];
            if (node == NULL) {
                return false;
            }
        }
        return node->isEnd;
    }
    
    bool startsWith(string prefix) {
        Trie* node = this;
        for (char c : prefix) {
            node = node->next[c-'a'];
            if (node == NULL) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
};