LCR 062-实现 Trie (前缀树)

Raphael Liu Lv10

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,例如自动补完和拼写检查。

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**
inputs = ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
inputs = [[], ["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

提示:

  • 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
  • wordprefix 仅由小写英文字母组成
  • insertsearchstartsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104

注意:本题与主站 208 题相同:<https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-
tree/>

方法一:字典树

Trie,又称前缀树或字典树,是一棵有根树,其每个节点包含以下字段:

  • 指向子节点的指针数组 children。对于本题而言,数组长度为 26,即小写英文字母的数量。此时 children}[0] 对应小写字母 a,children}[1] 对应小写字母 b,…,children}[25] 对应小写字母 z。
  • 布尔字段 isEnd,表示该节点是否为字符串的结尾。

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。

代码

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class Trie {
private:
vector<Trie*> children;
bool isEnd;

Trie* searchPrefix(string prefix) {
Trie* node = this;
for (char ch : prefix) {
ch -= 'a';
if (node->children[ch] == nullptr) {
return nullptr;
}
node = node->children[ch];
}
return node;
}

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

void insert(string word) {
Trie* node = this;
for (char ch : word) {
ch -= 'a';
if (node->children[ch] == nullptr) {
node->children[ch] = new Trie();
}
node = node->children[ch];
}
node->isEnd = true;
}

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

bool startsWith(string prefix) {
return this->searchPrefix(prefix) != nullptr;
}
};
[sol1-Java]
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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;
}
}
[sol1-Golang]
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type Trie struct {
children [26]*Trie
isEnd bool
}

func Constructor() Trie {
return Trie{}
}

func (t *Trie) Insert(word string) {
node := t
for _, ch := range word {
ch -= 'a'
if node.children[ch] == nil {
node.children[ch] = &Trie{}
}
node = node.children[ch]
}
node.isEnd = true
}

func (t *Trie) SearchPrefix(prefix string) *Trie {
node := t
for _, ch := range prefix {
ch -= 'a'
if node.children[ch] == nil {
return nil
}
node = node.children[ch]
}
return node
}

func (t *Trie) Search(word string) bool {
node := t.SearchPrefix(word)
return node != nil && node.isEnd
}

func (t *Trie) StartsWith(prefix string) bool {
return t.SearchPrefix(prefix) != nil
}
[sol1-JavaScript]
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var Trie = function() {
this.children = {};
};

Trie.prototype.insert = function(word) {
let node = this.children;
for (const ch of word) {
if (!node[ch]) {
node[ch] = {};
}
node = node[ch];
}
node.isEnd = true;
};

Trie.prototype.searchPrefix = function(prefix) {
let node = this.children;
for (const ch of prefix) {
if (!node[ch]) {
return false;
}
node = node[ch];
}
return node;
}

Trie.prototype.search = function(word) {
const node = this.searchPrefix(word);
return node !== undefined && node.isEnd !== undefined;
};

Trie.prototype.startsWith = function(prefix) {
return this.searchPrefix(prefix);
};
[sol1-Python3]
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class Trie:
def __init__(self):
self.children = [None] * 26
self.isEnd = False

def searchPrefix(self, prefix: str) -> "Trie":
node = self
for ch in prefix:
ch = ord(ch) - ord("a")
if not node.children[ch]:
return None
node = node.children[ch]
return node

def insert(self, word: str) -> None:
node = self
for ch in word:
ch = ord(ch) - ord("a")
if not node.children[ch]:
node.children[ch] = Trie()
node = node.children[ch]
node.isEnd = True

def search(self, word: str) -> bool:
node = self.searchPrefix(word)
return node is not None and node.isEnd

def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
return self.searchPrefix(prefix) is not None
[sol1-C]
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typedef struct Trie {
struct Trie* children[26];
bool isEnd;
} Trie;

Trie* trieCreate() {
Trie* ret = malloc(sizeof(Trie));
memset(ret->children, 0, sizeof(ret->children));
ret->isEnd = false;
return ret;
}

void trieInsert(Trie* obj, char* word) {
int n = strlen(word);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int ch = word[i] - 'a';
if (obj->children[ch] == NULL) {
obj->children[ch] = trieCreate();
}
obj = obj->children[ch];
}
obj->isEnd = true;
}

bool trieSearch(Trie* obj, char* word) {
int n = strlen(word);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int ch = word[i] - 'a';
if (obj->children[ch] == NULL) {
return false;
}
obj = obj->children[ch];
}
return obj->isEnd;
}

bool trieStartsWith(Trie* obj, char* prefix) {
int n = strlen(prefix);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int ch = prefix[i] - 'a';
if (obj->children[ch] == NULL) {
return false;
}
obj = obj->children[ch];
}
return true;
}

void trieFree(Trie* obj) {
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if (obj->children[i]) {
trieFree(obj->children[i]);
}
}
free(obj);
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:初始化为 O(1),其余操作为 O(|S|),其中 |S| 是每次插入或查询的字符串的长度。

  • 空间复杂度:O(|T|\cdot\Sigma),其中 |T| 为所有插入字符串的长度之和,\Sigma 为字符集的大小,本题 \Sigma=26。

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