【高级数据结构】 Trie | 字典树 前缀树

数据结构可视化：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Trie.html

字典树结构，每个结点有两个成员。

struct TrieNode {
	bool isWorldEnd;	// 标记当前字母是否为单词的结尾
    TrieNode* children[26];	// 使用26个位置标记字母
} 

其中，children数组的26个位置分别代表26个字母。children初始状态都为nullptr，如果children[i] 不为nullptr，则表示当前结点有字母（i+‘a’）。

如图所示，如果我们存储book，与bone，则字典树结构为：

如果我们还想存一个books，只需在原有book前缀的基础上在增加一个字母s即可。

代码：

class Trie {
private:
    vector<Trie*> children;	// 26个字母
    bool isEnd;				// 标记是否为单词结尾

	// 查找
    Trie* searchPrefix(string prefix) {
        Trie* node = this;
        for (char ch : prefix) {
            ch -= 'a';	// 以ascii充当下标
            if (node->children[ch] == nullptr) {
                return nullptr;	// 查找前缀不存在
            }
            node = node->children[ch];	// 继续向下查找
        }
        return node; // 找到符合要求的尾结点
    }

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

    void insert(string word) {
        Trie* node = this;
        for (char ch : word) {
            ch -= 'a';
            // 如果结点不存在，则新建节点保存当前字母
            if (node->children[ch] == nullptr) {
                node->children[ch] = new Trie();
            }
            node = node->children[ch];
        }
        node->isEnd = true;	// 标志单词结尾
    }

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

	// 是否存在某个单词的前缀
    bool startsWith(string prefix) {
        return this->searchPrefix(prefix) != nullptr;
    }
};

练习：

• 208. 实现 Trie (前缀树)
• 472. 连接词