LeetCode-208-实现trie前缀树

题目

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

还是先附上自己的代码，用一个哈希表保存字符串，这样可以快速查询和插入，但是对于startWith没有想到什么很好的解法，就用了遍历的方法，可不可以这样，先插入，再排序，然后看看能不能找到前缀，时间复杂度5%，擦边过了。

class Trie {

    private HashMap<String, String> map;

    public Trie() {
        map = new HashMap<>();
    }

    public void insert(String word) {
        map.put(word, word);
    }

    public boolean search(String word) {
        return map.containsKey(word);
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        Set<String> sArray = map.keySet();
        for (String s : sArray) {
            if (s.startsWith(prefix)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

当然也是要附上常规解法，这题本质上要考字典树：

Trie为数的每个节点（其实就是每个字母），Trie有两个成员变量，Trie[] children表示当前单词某个位置上的字母，isEnd标记是否是单词的最后一个字母。

初始化自然就是初始化Trie[]数组的长度26位，isEnd为false；

插入的时候遍历要插入的单词，获取单词的每个字母，如果当前节点的对应该字母位置为null的话，就要新建一个Trie对象，表示该单词出现过了，然后node后移即可。遍历完成之后要标记当前node的isEnd为true；

search方法调用自定义方法searchPrefix，返回结果为node != null && isEnd；searchPrefix顾名思义，查找前缀，返回要查找的前缀所在的Trie，search是全文搜索，自然要判断返回的结果是否是end；

startWith方法直接return seatchPrefix(prefix) != null即可；

自定义方法searchPrefix()，遍历prefix每个字母，然后判断该位置上是否有字母也就是说该字母是否在字典树中，没有直接返回null即可。遍历完prefix返回node。

class Trie {
    private Trie[] children;
    private boolean isEnd;

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        isEnd = false;
    }

    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char ch = word.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                node.children[index] = new Trie();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isEnd = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        Trie node = searchPrefix(word);
        return node != null && node.isEnd;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        return searchPrefix(prefix) != null;
    }

    private Trie searchPrefix(String prefix) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char ch = prefix.charAt(i);
            int index = ch - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                return null;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return node;
    }
}