力扣：208. 实现 Trie (前缀树)（Python3）

本文主要是介绍力扣：208. 实现 Trie (前缀树)（Python3），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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 。

来源：力扣（LeetCode）
链接：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

示例：

示例 1：

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

解法：

初始化类：先创建一个结点类，包含2个变量，children表示当前结点存放的分支即基于前缀后的字符们，用字典存放；end表示当前结点是否为一个单词的结束。

插入单词：从根节点开始插入，遍历单词，如果children中不存在字符，就添加字符并创建子节点；如果存在继续遍历。遍历结束，把当前结点的end置为True。

查找单词：从根节点开始查找，遍历单词，如果children中不存在字符，就返回False；如果存在继续遍历。遍历结束，返回end，需要判断是单词还是前缀。

查找前缀：同查找单词，只是，遍历结束，返回True。

代码：

class Node:def __init__(self):self.children = dict()self.end = Falseclass Trie:def __init__(self):self.root = Node()def insert(self, word: str) -> None:cur = self.rootfor ch in word:if ch not in cur.children:cur.children[ch] = Node()cur = cur.children[ch]cur.end = Truedef search(self, word: str) -> bool:cur = self.rootfor ch in word:if ch not in cur.children:return Falsecur = cur.children[ch]return cur.enddef startsWith(self, prefix: str) -> bool:cur = self.rootfor ch in prefix:if ch not in cur.children:return Falsecur = cur.children[ch]return True# Your Trie object will be instantiated and called as such:
# obj = Trie()
# obj.insert(word)
# param_2 = obj.search(word)
# param_3 = obj.startsWith(prefix)

这篇关于力扣：208. 实现 Trie (前缀树)（Python3）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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