当前位置：首页 > news >正文

实现Trie（前缀树）

news 2025/10/22 9:06:17

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

思路：核心代码并不困难，重要的是数据结构的构思。

相当于判断某条路径是否存在。

class Trie:def __init__(self):self.children = [None]*26self.isEnd = Falsedef insert(self, word: str) -> None:root = selffor ch in word:if root.children[ord(ch) - ord('a')] == None:root.children[ord(ch) - ord('a')] = Trie()root = root.children[ord(ch) - ord('a')]root.isEnd = Truedef search(self, word: str) -> bool:root = selffor ch in word:if root.children[ord(ch) - ord('a')] == None:return Falseroot = root.children[ord(ch) - ord('a')]return root.isEnddef startsWith(self, prefix: str) -> bool:root = selffor ch in prefix:if root.children[ord(ch) - ord('a')] == None:return Falseroot = root.children[ord(ch) - ord('a')]return True# Your Trie object will be instantiated and called as such:
# obj = Trie()
# obj.insert(word)
# param_2 = obj.search(word)
# param_3 = obj.startsWith(prefix)

查看全文

http://www.dtcms.com/a/511773.html