OJ练习第182题——字典树(前缀树)

字典树(前缀树)

  • 208. 实现 Trie (前缀树)
    • 题目描述
    • 示例
    • 知识补充
    • 官解代码
  • 211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计
    • 题目描述
    • 示例
    • 思路
    • Java代码

208. 实现 Trie (前缀树)

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题目描述

OJ练习第182题——字典树(前缀树)_第1张图片

示例

OJ练习第182题——字典树(前缀树)_第2张图片

知识补充

OJ练习第182题——字典树(前缀树)_第3张图片
插入字符串

我们从字典树的根开始,插入字符串。对于当前字符对应的子节点,有两种情况:

子节点存在。沿着指针移动到子节点,继续处理下一个字符。
子节点不存在。创建一个新的子节点,记录在 children 数组的对应位置上,然后沿着指针移动到子节点,继续搜索下一个字符。

重复以上步骤,直到处理字符串的最后一个字符,然后将当前节点标记为字符串的结尾。

查找前缀

我们从字典树的根开始,查找前缀。对于当前字符对应的子节点,有两种情况:

子节点存在。沿着指针移动到子节点,继续搜索下一个字符。
子节点不存在。说明字典树中不包含该前缀,返回空指针。
重复以上步骤,直到返回空指针或搜索完前缀的最后一个字符。

若搜索到了前缀的末尾,就说明字典树中存在该前缀。此外,若前缀末尾对应节点的 isEnd 为真,则说明字典树中存在该字符串。

官解代码

class Trie {
    private Trie[] children;
    private boolean isEnd;

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        isEnd = false;
    }
    
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                node.children[index] = new Trie();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    
    public boolean search(String word) {
        Trie node = searchPrefix(word);
        return node != null && node.isEnd;
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        return searchPrefix(prefix) != null;
    }

    private Trie searchPrefix(String prefix) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char ch = prefix.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                return null;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return node;
    }
}

作者:力扣官方题解
链接:https://leetcode.cn/problems/implement-trie-prefix-tree/solutions/717239/shi-xian-trie-qian-zhui-shu-by-leetcode-ti500/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计

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题目描述

OJ练习第182题——字典树(前缀树)_第4张图片

示例

OJ练习第182题——字典树(前缀树)_第5张图片

思路

根据题意,WordDictionary 类需要支持添加单词和搜索单词的操作,可以使用字典树实现。

对于添加单词,将单词添加到字典树中即可。

对于搜索单词,从字典树的根结点开始搜索。由于待搜索的单词可能包含点号,因此在搜索过程中需要考虑点号的处理。对于当前字符是字母和点号的情况,分别按照如下方式处理:

如果当前字符是字母,则判断当前字符对应的子结点是否存在,如果子结点存在则移动到子结点,继续搜索下一个字符,如果子结点不存在则说明单词不存在,返回 false;

如果当前字符是点号,由于点号可以表示任何字母,因此需要对当前结点的所有非空子结点继续搜索下一个字符。

重复上述步骤,直到返回 false 或搜索完给定单词的最后一个字符。

如果搜索完给定的单词的最后一个字符,则当搜索到的最后一个结点的 isEnd 为 true 时,给定的单词存在。

特别地,当搜索到点号时,只要存在一个非空子结点可以搜索到给定的单词,即返回 true。

Java代码

class WordDictionary {
    private Trie root;
    public WordDictionary() {
        root = new Trie();
    }
    
    public void addWord(String word) {
        root.insert(word);
    }
    
    public boolean search(String word) {
        return dfs(word, 0, root);
    }
    private boolean dfs(String word, int index, Trie node) {
        if(index == word.length()) {
            return node.isEnd();
        }
        char ch = word.charAt(index);
        if(Character.isLetter(ch)) {
            int childIndex = ch - 'a';
            Trie child = node.getChildren()[childIndex];
            if(child != null && dfs(word, index + 1, child)) {
                return true;
            }
        }else {
            for(int i = 0; i < 26; i++) {
                Trie child = node.getChildren()[i];
                if(child != null && dfs(word, index + 1, child)) {
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
}
class Trie {
    private Trie[] children;
    private boolean isEnd;

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        isEnd = false;
    }
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if(node.children[index] == null) {
                node.children[index] = new Trie();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    public Trie[] getChildren() {
        return children;
    }
    public boolean isEnd() {
        return isEnd;
    }
}

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