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208. 实现 Trie (前缀树)

时间:2023-09-25 15:35:55浏览次数:21  
标签:node search word 前缀 Trie 208 app next

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

代码


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'] == nullptr){
                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){
            if(node->next[c - 'a'] == nullptr){
                return false;
            }
            node = node->next[c - 'a'];
        }
        if(node->isEnd){
            return true;
        }
        else{
            return false;
        }
    }
    
    bool startsWith(string prefix) {
        Trie* node = this;
        for(char c : prefix){
            if(node->next[c - 'a'] == nullptr){
                return false;
            }
            node = node->next[c - 'a'];
        }
        return true;
    }
};

标签:node,search,word,前缀,Trie,208,app,next
From: https://www.cnblogs.com/lihaoxiang/p/17728024.html

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