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0208:实现 Trie (前缀树)(★)

力扣第 208 题

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
  • wordprefix 仅由小写英文字母组成
  • insertsearchstartsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104

分析

trie 树是一种经典的树结构,python 中用 defaultdict 实现比较方便。

  • insert 时将没有的节点补齐即可
  • 为了区分前缀和整个单词,insert 时添加结尾标志 “#”
  • startsWith 时,判断 trie 中是否有该路径即可
  • search 某个单词 w 等价于 startsWith(w+’#')

解答

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class Trie:

    def __init__(self):
        T = lambda:defaultdict(T)
        self.trie = T()

    def insert(self, word: str) -> None:
        p = self.trie
        for c in word:
            p = p[c]
        p['#'] = ''

    def search(self, word: str) -> bool:
        return self.startsWith(word+'#')

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        p = self.trie
        for c in prefix:
            if c not in p:
                return False
            p = p[c]
        return True

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