题目地址

https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree/

题目描述

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
 

提示：

1 <= word.length, prefix.length <= 2000
word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次

题解

class Trie {

    private Node root = new Node();

    /** Initialize your data structure here. */
    public Trie() {
    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    public void insert(String word) {
        Node node = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            Node next = node.addNextIfAbsent(ch);
            node = next;
        }
        node.markEnd();
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    public boolean search(String word) {
        Node node = find(word);
        return node != null && node.isEnd();
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    public boolean startsWith(String prefix) {
        return find(prefix) != null;
    }

    public Node find(String word) {
        Node node = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            Node next = node.findNext(ch);
            if (next == null) {
                return null;
            }
            node = next;
        }
        return node;
    }

    private static class Node {
        private Map<Character, Node> children;
        private boolean end;

        public Node() {
            children = new HashMap<>();
            end = false;
        }

        public Node findNext(char ch) {
            return this.children.get(ch);
        }

        public Node addNextIfAbsent(char ch) {
            Node next = findNext(ch);
            if (next == null) {
                next = new Node();
                this.children.put(ch, next);
            }
            return next;
        }

        public boolean isEnd() {
            return this.end;
        }

        public void markEnd() {
            this.end = true;
        }
    }
}
/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.insert(word);
 * boolean param_2 = obj.search(word);
 * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */

参考

• 前缀树（Trie Tree）