原題

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"); // returns true
trie.insert("app");   
trie.search("app");     // returns true
 

Note:

• You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.
• All inputs are guaranteed to be non-empty strings.

Reference Answer

補充知識

實現字典樹。字典樹：

上圖是一棵Trie樹，表示了關鍵字集合{“a”, “to”, “tea”, “ted”, “ten”, “i”, “in”, “inn”} 。從上圖可以歸納出Trie樹的基本性質：

根節點不包含字元，除根節點外的每一個子節點都包含一個字元。
從根節點到某一個節點，路徑上經過的字元連線起來，為該節點對應的字串。
每個節點的所有子節點包含的字元互不相同。
通常在實現的時候，會在節點結構中設定一個標誌，用來標記該結點處是否構成一個單詞（關鍵字）。

可以看出，Trie樹的關鍵字一般都是字串，而且Trie樹把每個關鍵字儲存在一條路徑上，而不是一個結點中。另外，兩個有公共字首的關鍵字，在Trie樹中字首部分的路徑相同，所以Trie樹又叫做字首樹（Prefix Tree）。

思路分析
每個節點的子孩子都是一個字典，根據字典查詢下一個位置的節點，就像字典一樣。同事用isword儲存當前是不是一個詞（也可能是路徑中的點）。

這道題自己開始想簡單了，想著只用list進行操作就好了，沒想到使用Prefix Tree結構，結果發現，時間複雜度超出要求，必須還是要回到Prefix Tree結構

My Code
時間複雜度超過要求，失敗！

class Trie:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.res = []
  

    def insert(self, word):
        """
        Inserts a word into the trie.
        :type word: str
        :rtype: void
        """
        self.res.insert(0, word)
    

    def search(self, word):
        """
        Returns if the word is in the trie.
        :type word: str
        :rtype: bool
        """
        for x in self.res:
            if x == word:
                return True
        return False

    def startsWith(self, prefix):
        """
        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
        :type prefix: str
        :rtype: bool
        """
        # if not prefix:
        #     return True
        if not self.res:
            return False
        
        for count in self.res:
            base = count
            if base[0] != prefix[0]:
                continue
            len_base = len(base)
            len_target = len(prefix)
            if len_target > len_base:
                continue
            if prefix == base[:len_target]:
                return True
        return False
    


# Your Trie object will be instantiated and called as such:
# obj = Trie()
# obj.insert(word)
# param_2 = obj.search(word)
# param_3 = obj.startsWith(prefix)
        

Reference Code (Prefix Tree)

class Node(object):
    def __init__(self):
        self.children = collections.defaultdict(Node)
        self.isword = False

class Trie(object):

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.root = Node()

    def insert(self, word):
        """
        Inserts a word into the trie.
        :type word: str
        :rtype: void
        """
        current = self.root
        for w in word:
            current = current.children[w]
        current.isword = True

    def search(self, word):
        """
        Returns if the word is in the trie.
        :type word: str
        :rtype: bool
        """
        current = self.root
        for w in word:
            current = current.children.get(w)
            if current == None:
                return False
        return current.isword

    def startsWith(self, prefix):
        """
        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
        :type prefix: str
        :rtype: bool
        """
        current = self.root
        for w in prefix:
            current = current.children.get(w)
            if current == None:
                return False
        return True        


# Your Trie object will be instantiated and called as such:
# obj = Trie()
# obj.insert(word)
# param_2 = obj.search(word)
# param_3 = obj.startsWith(prefix)

Note:

1. 注意Python結構體的實現及使用方式；
2. collections.defaultdict(Node)的使用方式，其中collections.defaultdict()中可以為int，為str及list，也可以自定義結構型別，如本題中的Node；

參考文獻

[1] https://blog.csdn.net/fuxuemingzhu/article/details/79388432