LeetCode热题100 实现 Trie (前缀树)

题目描述

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，例如自动补全和拼写检查。
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
$insert、search和startsWith调用次数总计不超过3\ast 10^4次$

思路

字典树模板。

代码

class Trie {
private:
vector<Trie*> children;
bool isEnd;

// 查找前缀
Trie* searchPrefix(string prefix)
{
Trie *node = this;
for(char ch: prefix)
{
ch -= 'a';
if(node->children[ch] == nullptr)
{
return nullptr;
}
node = node->children[ch];
}
return node;
}

public:
Trie() : children(26), isEnd(false) {}

void insert(string word)
{
Trie *node = this;
for(char ch : word)
{
ch -= 'a';
if(node->children[ch] == nullptr)
{
node->children[ch] = new Trie();
}
node = node->children[ch];
}
node->isEnd = true;
}

bool search(string word)
{
Trie *node = searchPrefix(word);
return node != nullptr && node->isEnd == true;
}

bool startsWith(string prefix) {
return searchPrefix(prefix) != nullptr;
}
};

/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie* obj = new Trie();
* obj->insert(word);
* bool param_2 = obj->search(word);
* bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
*/