【hot100】刷题记录(25)-实现Trie
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 <= 2000word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
我的作答:
救命救命不会
class Node:
__slots__ = 'son', 'end' #和__dict__的区别在于不会改变
def __init__(self):
self.son = [None]*26 #新型的定义方式
self.end = False
class Trie:
def __init__(self):
self.root = Node()
def insert(self, word: str) -> None:
cur = self.root
for char in word:
char = ord(char)-ord('a') #字母的对应位置
if not cur.son[char]:
cur.son[char] = Node() #相当于在son的对应字母位置创建一个node
cur = cur.son[char]
cur.end = True
def find(self, word: str) -> bool:
cur = self.root
for char in word:
char = ord(char)-ord('a')
if not cur.son[char]:
return 0
cur = cur.son[char]
return 2 if cur.end else 1 #走到end了就返回2否则1
def search(self, word: str) -> bool:
return self.find(word)==2
def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
return self.find(prefix)!=0

参考:
无
