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leetcode-trie树专题

trie树,又称单词查找树,前缀树,字典树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计,自动补全等。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。

看下trie树大概长什么样
trie树
其实就是一种简单的数据结构。

下面从题目开始入手。

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思路:用结构体表示节点,is_end表示是否是单词的结尾,child数组表示后继节点

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class Trie {
public:
struct Node{
bool is_end;
Node *child[26];

Node(){
is_end = false;
for(int i=0;i<26;i++)child[i]=NULL;
}
}*root;
/** Initialize your data structure here. */
Trie() {
root = new Node();
}

/** Inserts a word into the trie. */
void insert(string word) {
auto p = root;
for(auto c:word){
int a = c-'a';
if(!p->child[a]){
Node *newnode = new Node();
p->child[a] = newnode;
}
p=p->child[a];
}
p->is_end = true;
}

/** Returns if the word is in the trie. */
bool search(string word) {
auto p = root;
for(auto c:word){
int a = c - 'a';
if(!p->child[a])return false;
p=p->child[a];
}
return p->is_end;
}

/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
bool startsWith(string prefix) {
auto p = root;
for(auto c:prefix){
int a = c - 'a';
if(!p->child[a])return false;
p=p->child[a];
}
return true;
}
};

/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie* obj = new Trie();
* obj->insert(word);
* bool param_2 = obj->search(word);
* bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
*/