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力扣 208 实现 Trie (前缀树)

2020-11-04  本文已影响0人  zhaojinhui

题意:实现Trie

思路:利用Trie的数据结构实现插入,查询,和prefix,具体见代码

思想:Trie

复杂度:时间O(n),空间O(n)

class Node {
    // 记录所有的子节点
    public Node[] nodes = new Node[26];
    // 当前节点是否是叶节点
    public boolean isLeaf;
    // 当前节点的字符值
    public char val;
    public Node(boolean isLeaf, char val) {
        this.isLeaf = isLeaf;
        this.val = val;
    }
}
class Trie {
    // Trie的根节点
    Node roots;
    /** Initialize your data structure here. */
    public Trie() {
        roots = new Node(false, ' ');
    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    public void insert(String word) {
        Node root = roots;
        // 遍历字符查找每一个节点的下一个字符节点是否存在
        // 如果存在就更新root,否则创建新节点
        for(int i=0;i<word.length();i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if(root.nodes[index] == null) {
                Node temp = new Node(false, word.charAt(i));
                root.nodes[index] = temp;
                root = temp;
            } else 
                root = root.nodes[index];
        }
        root.isLeaf = true;;
    }

    public boolean search(String word) {
        Node root = roots;
        // 遍历字符查找每一个节点的下一个字符节点是否存在
        for(int i=0;i<word.length();i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if(root.nodes[index] == null)
                return false;
            root = root.nodes[index];
        }
        // 返回最后的节点是否是叶子节点 
        return root.isLeaf;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        Node root = roots;
        // 遍历字符查找每一个节点的下一个字符节点是否存在
        for(int i=0;i<prefix.length();i++) {
            int index = prefix.charAt(i) - 'a';
            if(root.nodes[index] == null)
                return false;
            root = root.nodes[index];
        }
        return true;
    }
}
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