ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 编程语言> 文章详细

前缀树(java实现)

2021-05-23 12:36:08  阅读:149  来源: 互联网

标签:node ch java 前缀 实现 Trie trie word children


1. 题目要求

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
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["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

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

2. java代码

class Trie {
    boolean isEnd;
    Trie[] children;
    /** Initialize your data structure here. */
    //构造器,每个Trie节点包含一个子节点数组和一个结尾标志。
    public Trie() {
        isEnd = false;
        children = new Trie[26];
    }


    /** Inserts a word into the trie. */
    //插入操作,若字符串的前缀已在树中,那么就在前缀之后开辟新的节点。
    //若不在,就从根节点处开辟。
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i = 0; i < word.length(); i++){
            int ch = word.charAt(i) - 'a';
            if(node.children[ch] == null){
                node.children[ch] = new Trie();
            }
            node = node.children[ch];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    //查找字符串,若字符串的任意字符所对应的节点为空,那么返回false
    //若字符串最后一个字符所对应的节点并非结尾,返回false
    //其他情况返回true
    public boolean search(String word) {
        Trie node = this;
        for(int i = 0; i < word.length(); i++){
            int ch = word.charAt(i) - 'a';
            if(node.children[ch] == null){
                return false;
            }
            node = node.children[ch];
        }
        return node.isEnd;
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    //查找字符前缀,若前缀中的任意字符所对应的节点为空,那么返回false
    //其他情况返回True
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Trie node = this;
        for(int i = 0; i < prefix.length(); i++){
            int ch = prefix.charAt(i) - 'a';
            if(node.children[ch] == null)
                return false;
            node = node.children[ch];
        }
        return true;
    }
}

3. 算法效率

时间复杂度: 初始化O(1), 其他O(n)
空间复杂度:O(T*L)
(T为最长字符串的长度,L为孩子数组的长度,即字符串中字符可能的种类数。)

标签:node,ch,java,前缀,实现,Trie,trie,word,children
来源: https://www.cnblogs.com/echo855/p/Trie.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有