【python】Leetcode每日一题-前缀树（Trie）
【题目描述】
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
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 * 10^4 次
【分析】
-
前缀树（Trie）️重要
一图解千愁：
代码
class Trie(object):
N = 100009
def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
self.trie = [[0] * self.N for i in range(26)]
self.count = [0] * self.N
self.index = 0
def insert(self, word):
"""
Inserts a word into the trie.
:type word: str
:rtype: None
"""
p = 0
for i in range(len(word)):
u = ord(word[i]) - ord('a')
if self.trie[u][p] == 0:
self.index += 1
self.trie[u][p] = self.index
p = self.trie[u][p]
self.count[p] += 1
def search(self, word):
"""
Returns if the word is in the trie.
:type word: str
:rtype: bool
"""
p = 0
for i in range(len(word)):
u = ord(word[i]) - ord('a')
if self.trie[u][p] == 0:
return False
p = self.trie[u][p]
return self.count[p] != 0
def startsWith(self, prefix):
"""
Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
:type prefix: str
:rtype: bool
"""
p = 0
for i in range(len(prefix)):
u = ord(prefix[i]) - ord('a')
if self.trie[u][p] == 0:
return False
p = self.trie[u][p]
return True
-
另外看到高赞题解，学习到还有一种二维数组法
有需要的可以直接看原解，不过时间复杂度和空间复杂度都大很多。