探索LeetCode 208：实现Trie(前缀树) -高能解决数据结构挑战

2023-09-27 15:00:11

LeetCode 208题"实现 Trie(前缀树)"是一道经典的数据结构题，旨在考察程序员对树形结构和字符串处理的理解和运用能力。本文将以深入浅出的方式为你讲解这道题的解题思路和实现过程，让你轻松征服LeetCode 208题！

深入理解Trie(前缀树)

Trie，又称字典树，是一种树形数据结构，因其高效存储和检索字符串数据集的特性，在实际应用中有着广泛的应用场景，例如自动补完和拼写检查。

Trie的前缀共享是其核心思想。它是通过利用字符串的公共前缀来构建树形结构，将字符串存储在树中，从而实现高效的字符串匹配和检索。Trie是一种多叉树，每个节点存储一个字符，从根节点开始，沿着路径向下，每个字符对应一个子节点，直到到达单词的末尾。

征服LeetCode 208题

LeetCode 208题"实现 Trie(前缀树)"要求你实现一个Trie数据结构，并提供插入、搜索和startsWith三种方法。

插入：将一个字符串插入Trie树中。
搜索：在Trie树中搜索一个字符串，并返回是否找到。
startsWith：判断一个字符串是否以另一个字符串开头。

以下是实现Trie树的具体步骤：

创建一个Trie树的根节点。
对于每个要插入的字符串，从根节点开始，依次遍历字符串中的每个字符。
如果当前字符对应的子节点不存在，则创建一个新的子节点，并将其添加到当前节点的子节点列表中。
将当前节点设置为子节点，继续遍历字符串中的下一个字符。
重复步骤3和步骤4，直到遍历完整个字符串。
将当前节点标记为单词结束标志。

代码实现

class Trie:

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

    def insert(self, word: str) -> None:
        """
        Inserts a word into the trie.
        """
        current = self.root
        for char in word:
            if char not in current:
                current[char] = {}
            current = current[char]
        current['#'] = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        """
        Returns if the word is in the trie.
        """
        current = self.root
        for char in word:
            if char not in current:
                return False
            current = current[char]
        return '#' in current

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        """
        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
        """
        current = self.root
        for char in prefix:
            if char not in current:
                return False
            current = current[char]
        return True