实现 Trie (前缀树)

实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。

示例:

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
说明:

你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。
保证所有输入均为非空字符串。

const int MAXN=26;//英文字符个数
class Trie
{
private:
    Trie *next[MAXN];
    bool isEnd=false;
public:
    /** Initialize your data structure here. */
    Trie()
    {
        isEnd=false;
        memset(next,0,sizeof(next));
    }
    /** Inserts a word into the trie. */
    void insert(string word)
    {
        if(word.empty())
            return ;

        Trie *cur=this;//cur初始化根节点
        for(auto c:word)
        {
            if(cur->next[c-‘a‘]==nullptr)//看当前结点在前缀树中是否存在
            {
                Trie *node=new Trie();
                cur->next[c-‘a‘]=node;
            }
            cur=cur->next[c-‘a‘];//每个结点有个next和isEnd
        }
        cur->isEnd=true;//当前节点已经是一个完整的字符串
        return ;
    }
    /** Returns if the word is in the trie. */
    bool search(string word)
    {
        if(word.empty())
            return false;

        Trie *cur=this;
        for(auto c:word)
        {
            if(cur)
                cur=cur->next[c-‘a‘];//若c在Trie中不存在,则cur->next[c-‘a‘]为nullptr
        }
        return cur&&cur->isEnd?true:false;//cur不为空且cur指向的结点为一个完整的字符串,则为成功找到
    }
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    bool startsWith(string prefix)
    {
        if(prefix.empty())
            return false;

        auto cur=this;
        for(auto c:prefix)
        {
            if(cur)
                cur=cur->next[c-‘a‘];
        }
        return cur?true:false;
    }
};

原文地址:https://www.cnblogs.com/tianzeng/p/11565067.html

时间: 2024-10-12 07:37:52

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[Swift]LeetCode208. 实现 Trie (前缀树) | Implement Trie (Prefix Tree)

Implement a trie with insert, search, and startsWith methods. Example: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"); trie.search("apple"); // returns true trie.search("app"); // returns false trie.startsWith("app");

leetcode 208. 实现 Trie (前缀树)

实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作. 示例: 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.inser

第15个算法-实现 Trie (前缀树)(LeetCode)

解法代码来源 :https://blog.csdn.net/whdAlive/article/details/81084793 算法来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree 实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作. 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"

力扣208——实现 Trie (前缀树)

这道题主要是构造前缀树节点的数据结构,帮助解答问题. 原题 实现一个 Trie (前缀树),包含?insert,?search, 和?startsWith?这三个操作. 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"); trie.search("apple"); // 返回 true trie.search("app"); // 返回 false trie.startsWith("app

leetcode 208. 实现 Trie (前缀树)/字典树

实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作. 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple");trie.search("apple"); // 返回 truetrie.search("app"); // 返回 falsetrie.startsWith("app"); // 返回 truetrie.insert(&q

【学习总结】数据结构-Trie/前缀树/字典树-及其最常见的操作

Trie/前缀树/字典树 Trie (发音为 "try") 或前缀树是一种树数据结构,用于检索字符串数据集中的键. 一种树形结构,是一种哈希树的变种. 典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. 优点:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高. 应用: 自动补全 END 原文地址:https://www.cnblogs.com/anliux/p/12590368.html

Poj 2001 (Trie 前缀树)

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<cmath> #include<algorithm> #include<cmath> #include<vector> #include<queue> #include<map> #define MAXN 400010 #defi

LeetCode 208.实现Trie(字典树) - JavaScript

??Blog :<LeetCode 208.实现Trie(字典树) - JavaScript> 实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作. Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"); trie.search("apple"); // 返回 true trie.search("app"); // 返回 false trie.

UVa 11732 &quot;strcmp()&quot; Anyone? (左儿子右兄弟前缀树Trie)

题意:给定strcmp函数,输入n个字符串,让你用给定的strcmp函数判断字符比较了多少次. 析:题意不理解的可以阅读原题https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2832 字符串很多,又很长,如果按照题目的意思两两比较,肯定会TLE,所以要用前缀树(Trie)来解决,当然只是用简单的前缀树也会TLE的, 我们必须对其进行优化,看了