LeetCode 208. Implement Trie (Prefix Tree)
阿新 • • 發佈：2017-09-17
== this thum 單詞查找 cheng node 順序 and code
Implement a trie with insert, search, and startsWith methods.
Note:
You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.
這道題讓我們實現一個重要但又有些復雜的數據結構-字典樹， 又稱前綴樹或單詞查找樹，詳細介紹可以參見網友董的博客，例如，一個保存了8個鍵的trie結構，"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", and "inn".如下圖所示：
字典樹主要有如下三點性質：
1. 根節點不包含字符，除根節點意外每個節點只包含一個字符。
2. 從根節點到某一個節點，路徑上經過的字符連接起來，為該節點對應的字符串。
3. 每個節點的所有子節點包含的字符串不相同。
字母樹的插入（Insert）、刪除（ Delete）和查找（Find）都非常簡單，用一個一重循環即可，即第i 次循環找到前i 個字母所對應的子樹，然後進行相應的操作。實現這棵字母樹，我們用最常見的數組保存（靜態開辟內存）即可，當然也可以開動態的指針類型（動態開辟內存）。至於結點對兒子的指向，一般有三種方法：
1、對每個結點開一個字母集大小的數組，對應的下標是兒子所表示的字母，內容則是這個兒子對應在大數組上的位置，即標號；
2、對每個結點掛一個鏈表，按一定順序記錄每個兒子是誰；
3、使用左兒子右兄弟表示法記錄這棵樹。
兩種方法，各有特點。第一種易實現，但實際的空間要求較大；第二種，空間要求最小，但相對費時且不易寫。
1.我們先來看第一種實現方法，這種方法實現起來簡單直觀，字母的字典樹每個節點要定義一個大小為26的子節點指針數組，然後用一個標誌符用來記錄到當前位置為止是否為一個詞，初始化的時候講26個子節點都賦為空。那麽insert操作只需要對於要插入的字符串的每一個字符算出其的位置，然後找是否存在這個子節點，若不存在則新建一個，然後再查找下一個。查找詞和找前綴操作跟insert操作都很類似，不同點在於若不存在子節點，則返回false。查找次最後還要看標識位，而找前綴直接返回true即可
1 class TrieNode { 2 public char val; 3 public boolean isWord; 4 public TrieNode[] children = new TrieNode[26]; 5 public TrieNode() {} 6 TrieNode(char c){ 7 TrieNode node = new TrieNode(); 8 node.val = c; 9 } 10 } 11 12 public class Trie { 13 private TrieNode root; 14 public Trie() { 15 root = new TrieNode(); 16 root.val = ‘ ‘; 17 } 18 19 public void insert(String word) { 20 TrieNode ws = root; 21 for(int i = 0; i < word.length(); i++){ 22 char c = word.charAt(i); 23 if(ws.children[c - ‘a‘] == null){ 24 ws.children[c - ‘a‘] = new TrieNode(c); 25 } 26 ws = ws.children[c - ‘a‘]; 27 } 28 ws.isWord = true; 29 } 30 31 public boolean search(String word) { 32 TrieNode ws = root; 33 for(int i = 0; i < word.length(); i++){ 34 char c = word.charAt(i); 35 if(ws.children[c - ‘a‘] == null) return false; 36 ws = ws.children[c - ‘a‘]; 37 } 38 return ws.isWord; 39 } 40 41 public boolean startsWith(String prefix) { 42 TrieNode ws = root; 43 for(int i = 0; i < prefix.length(); i++){ 44 char c = prefix.charAt(i); 45 if(ws.children[c - ‘a‘] == null) return false; 46 ws = ws.children[c - ‘a‘]; 47 } 48 return true; 49 } 50 }
2.
1 class Trie { 2 private String letter; 3 private List<Trie> children; 4 private boolean end; 5 /** Initialize your data structure here. */ 6 public Trie() { 7 this.letter = ""; 8 this.children = new ArrayList<Trie>(); 9 boolean end = false; 10 } 11 12 public Trie(String letter) { 13 this.letter = letter; 14 this.children = new ArrayList<Trie>(); 15 this.end = false; 16 } 17 18 /** Inserts a word into the trie. */ 19 public void insert(String word) { 20 insertHelper(this, word, 0); 21 } 22 23 /** Returns if the word is in the trie. */ 24 public boolean search(String word) { 25 boolean result = true; 26 result = result && searchHelper(this, word, 0); 27 return result; 28 } 29 30 /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */ 31 public boolean startsWith(String prefix) { 32 if (prefix.length() == 0) 33 return true; 34 boolean result = false; 35 for(Trie trie: children){ 36 if (trie.letter.equals(prefix.charAt(0) + "")){ 37 result = true && startsWithHelper(trie, prefix, 1); 38 if(result == false) 39 return false; 40 } 41 } 42 return result; 43 } 44 45 private boolean startsWithHelper(Trie trie, String prefix, int pos){ 46 if(pos == prefix.length()) 47 return true; 48 boolean result = false; 49 for(Trie child: trie.children){ 50 if(child.letter.equals(prefix.charAt(pos) + "")){ 51 result = true && startsWithHelper(child, prefix, pos +1); 52 if(result == false) 53 return false; 54 } 55 } 56 return result; 57 } 58 59 private void insertHelper(Trie trie, String word, int pos){ 60 boolean has = false; 61 if(pos == word.length()) 62 return; 63 int len = trie.children.size(); 64 for(int i=0; i < len; i++){ 65 Trie child = trie.children.get(i); 66 if(child.letter.equals(word.charAt(pos) + "")){ 67 has = true; 68 if(pos == word.length()-1){ 69 if(child.end == false){ 70 child.end = true; 71 } 72 } 73 insertHelper(child, word, pos+1); 74 } 75 } 76 if(!has) 77 create(trie,word,pos); 78 } 79 80 private void create(Trie parent, String word, int pos){ 81 if(pos == word.length()) 82 return; 83 Trie child = new Trie(word.charAt(pos) + ""); 84 if(pos == word.length() -1) 85 child.end = true; 86 parent.children.add(child); 87 create(child, word, pos+1); 88 } 89 90 private boolean searchHelper(Trie trie, String word, int pos){ 91 if(pos == word.length() && trie.children.size() == 0) 92 return true; 93 else if(pos == word.length()) 94 return false; 95 boolean result = false; 96 for(Trie child: trie.children){ 97 if(child.letter.equals(word.charAt(pos) + "")){ 98 if(pos == word.length() -1){ 99 if(child.end == true) 100 return true; 101 else 102 return false; 103 } 104 result = true && searchHelper(child, word, pos +1); 105 if(result == false) 106 return false; 107 } 109 } 110 return result; 111 } 112 }
LeetCode 208. Implement Trie (Prefix Tree)