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  • 数据结构笔记总结(9.4)Trie字典树的前缀查询

    Trie字典树的前缀查询

    Trie中文名称叫“字典树”,字典树很好理解,它是一个树结构,存储的是一个个字符串。

    把它合在一起就像一个字典,同时它又叫前缀树,就是因为我们可以非常容易在Trie中搜索某个单词对应的前缀

    其实这种搜索非常简单,可以想象一下Trie的结构,从根节点开始,向下搜索的过程其实都是在搜索单词的前缀。

    比如我在查找cat的过程中,找到c,c就是cat的前缀,再找到a,ca也是cat的前缀,同理对于deer来说d和de都是deer的前缀。

    所以我们在Trie中搜索一个单词的过程中,在这一路上所经过的字符串都是目标单词的前缀,正是因为这个原因,Trie又叫“前缀树”。

    通过这样一种存储结构可以非常方便的来看我们当前所存储的所有单词中是否有某一个前缀对应的单词。

    代码演示

    // 查询是否在Trie中有单词以prefix为前缀
    public boolean isPrefix(String prefix){
    
        Node cur = root;
        for(int i = 0 ; i < prefix.length() ; i ++){
            char c = prefix.charAt(i);
            if(cur.next.get(c) == null)
                return false;
            cur = cur.next.get(c);
        }
    
        return true;
    }
    

    208. 实现 Trie (前缀树)

    这里在看一下LeetCode上的实现Trie的问题

    实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, searchstartsWith 这三个操作。

    注意:
    你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。

    LeetCode上给我们的模板,除了这三个方法名不同,其他的与我们的完全一样

    class Trie {
    
        /** Initialize your data structure here. */
        public Trie() {
            
        }
        
        /** Inserts a word into the trie. */
        public void insert(String word) {
            
        }
        
        /** Returns if the word is in the trie. */
        public boolean search(String word) {
            
        }
        
        /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
        public boolean startsWith(String prefix) {
            
        }
    }
    
    /**
     * 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);
     */
    

    接下来我们把我们写的Trie拷贝进去

    /// 208. Implement Trie (Prefix Tree)
    /// https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/description/
    
    import java.util.TreeMap;
    
    public class Trie208 {
    
        private class Node{
    
            public boolean isWord;
            public TreeMap next;
    
            public Node(boolean isWord){
                this.isWord = isWord;
                next = new TreeMap<>();
            }
    
            public Node(){
                this(false);
            }
        }
    
        private Node root;
    
        public Trie208(){
            root = new Node();
        }
    
        // 向Trie中添加一个新的单词word
        public void insert(String word){
    
            Node cur = root;
            for(int i = 0 ; i < word.length() ; i ++){
                char c = word.charAt(i);
                if(cur.next.get(c) == null)
                    cur.next.put(c, new Node());
                cur = cur.next.get(c);
            }
            cur.isWord = true;
        }
    
        // 查询单词word是否在Trie中
        public boolean search(String word){
    
            Node cur = root;
            for(int i = 0 ; i < word.length() ; i ++){
                char c = word.charAt(i);
                if(cur.next.get(c) == null)
                    return false;
                cur = cur.next.get(c);
            }
            return cur.isWord;
        }
    
        // 查询是否在Trie中有单词以prefix为前缀
        public boolean startsWith(String isPrefix){
    
            Node cur = root;
            for(int i = 0 ; i < isPrefix.length() ; i ++){
                char c = isPrefix.charAt(i);
                if(cur.next.get(c) == null)
                    return false;
                cur = cur.next.get(c);
            }
    
            return true;
        }
    }
    

    至此我们就完成了完整的Trie,并通过了LeetCode上Trie的问题。

    源码下载

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