Implement a trie with insert, search, and startsWith methods.
Example:
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple"); // returns true
trie.search("app"); // returns false
trie.startsWith("app"); // returns true
trie.insert("app");
trie.search("app"); // returns true
Note:
- You may assume that all inputs are consist of lowercase letters
a-z. - All inputs are guaranteed to be non-empty strings.
这道题让我们实现一个重要但又有些复杂的数据结构-字典树， 又称前缀树或单词查找树，详细介绍可以参见网友董的博客，例如，一个保存了8个键的trie结构，”A”, “to”, “tea”, “ted”, “ten”, “i”, “in”, and “inn”，如下图所示：
字典树主要有如下三点性质：
1. 根节点不包含字符，除根节点意外每个节点只包含一个字符。
2. 从根节点到某一个节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
3. 每个节点的所有子节点包含的字符串不相同。
字母树的插入（Insert）、删除（ Delete）和查找（Find）都非常简单，用一个一重循环即可，即第i 次循环找到前i 个字母所对应的子树，然后进行相应的操作。实现这棵字母树，我们用最常见的数组保存（静态开辟内存）即可，当然也可以开动态的指针类型（动态开辟内存）。至于结点对儿子的指向，一般有三种方法：
1、对每个结点开一个字母集大小的数组，对应的下标是儿子所表示的字母，内容则是这个儿子对应在大数组上的位置，即标号；
2、对每个结点挂一个链表，按一定顺序记录每个儿子是谁；
3、使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树。
三种方法，各有特点。第一种易实现，但实际的空间要求较大；第二种，较易实现，空间要求相对较小，但比较费时；第三种，空间要求最小，但相对费时且不易写。
我们这里只来实现第一种方法，这种方法实现起来简单直观，字母的字典树每个节点要定义一个大小为 26 的子节点指针数组，然后用一个标志符用来记录到当前位置为止是否为一个词，初始化的时候讲 26 个子节点都赋为空。那么 insert 操作只需要对于要插入的字符串的每一个字符算出其的位置，然后找是否存在这个子节点，若不存在则新建一个，然后再查找下一个。查找词和找前缀操作跟 insert 操作都很类似，不同点在于若不存在子节点，则返回 false。查找次最后还要看标识位，而找前缀直接返回 true 即可。代码如下：
class TrieNode {
public:
TrieNode *child[26];
bool isWord;
TrieNode(): isWord(false) {
for (auto &a : child) a = nullptr;
}
};
class Trie {
public:
Trie() {
root = new TrieNode();
}
void insert(string s) {
TrieNode *p = root;
for (auto &a : s) {
int i = a - 'a';
if (!p->child[i]) p->child[i] = new TrieNode();
p = p->child[i];
}
p->isWord = true;
}
bool search(string key) {
TrieNode *p = root;
for (auto &a : key) {
int i = a - 'a';
if (!p->child[i]) return false;
p = p->child[i];
}
return p->isWord;
}
bool startsWith(string prefix) {
TrieNode *p = root;
for (auto &a : prefix) {
int i = a - 'a';
if (!p->child[i]) return false;
p = p->child[i];
}
return true;
}
private:
TrieNode* root;
};
Github 同步地址：
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/208
类似题目：
Add and Search Word - Data structure design
Design Search Autocomplete System
参考资料：
https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/
LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中…)
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