实现 Trie (前缀树)

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实现 Trie (前缀树)

题目描述

注意点

• word 和 prefix 仅由小写英文字母组成

解答思路

• 首先要理解前缀树是什么，参照该篇文章【图解算法】模板+变式——带你彻底搞懂字典树(Trie树)
• 在了解前缀树是什么后，设计前缀树就会更加容易，因为本题中所有单词都仅由小写英文字母组成，所以哈希表只需要26个空间即可，若有些单词具有相同的前缀，则可视为它们有相同的父节点，也就是相当于构造一棵最大有26个子节点的二叉树，构造树的过程可以由以下图片表示：

代码

class Trie {
    TrieNode root;

    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }
    
    public void insert(String word) {
        TrieNode currNode = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (currNode.childNode[c - 'a'] == null) {
                currNode.childNode[c - 'a'] = new TrieNode();
            }
            currNode = currNode.childNode[c - 'a'];
        }
        currNode.isWord = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        TrieNode currNode = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (currNode.childNode[c - 'a'] == null) {
                return false;
            }
            currNode = currNode.childNode[c - 'a'];
        }
        if (!currNode.isWord) {
            return false;
        }
        return true;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode currNode = root;
        for (char c : prefix.toCharArray()) {
            if (currNode.childNode[c - 'a'] == null) {
                return false;
            }
            currNode = currNode.childNode[c - 'a'];
        }
        return true;
    }
}

class TrieNode {
    boolean isWord;
    TrieNode[] childNode = new TrieNode[26];
}

关键点

• 学习前缀树的相关知识
• 构造前缀树的过程