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

其实就是一种简单的数据结构。

下面从题目开始入手。

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

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);
 */