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
- word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
- insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
Python 解答:
class Trie:
def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
self.trie = [{},False]
def insert(self, word: str) -> None:
"""
Inserts a word into the trie.
"""
i = 0
p = self.trie
while i < len(word):
if word[i] not in p[0].keys():
p[0][word[i]] = [{},False]
p = p[0][word[i]]
else:
p = p[0][word[i]]
i += 1
p[1] = True
def search(self, word: str) -> bool:
"""
Returns if the word is in the trie.
"""
p = self.trie
i = 0
while i < len(word):
if word[i] not in p[0].keys():
return False
else:
p = p[0][word[i]]
i += 1
return p[1]
def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
"""
Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
"""
p = self.trie
i = 0
while i < len(prefix):
if prefix[i] not in p[0].keys():
return False
else:
p = p[0][prefix[i]]
i += 1
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)
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