实现 Trie (前缀树) (Java多种数据结构)
一、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:
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
二、思路讲解及代码实现
1、数组实现
将插入的字符串放入数组中,每次查找的时候都需要遍历一遍数组,时间上比较慢。
class Trie {
private List<String> list;
public Trie() {
list = new ArrayList<>();
}
public void insert(String word) {
list.add(word);
}
public boolean search(String word) {
for(String s : list) {
if(s.equals(word)) {
return true;
}
}
return false;
}
public boolean startsWith(String prefix) {
int len = prefix.length();
for(String s : list) {
if(len<=s.length() && s.substring(0, len).equals(prefix)) {
return true;
}
}
return false;
}
}
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie obj = new Trie();
* obj.insert(word);
* boolean param_2 = obj.search(word);
* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
*/
2、哈希表实现
和用数组的思路差不多,只不过哈希表可以减少查询时候的复杂度。
class Trie {
private Map<String, Boolean> map;
public Trie() {
map = new HashMap<>();
}
public void insert(String word) {
map.put(word, true);
}
public boolean search(String word) {
return map.getOrDefault(word, false);
}
public boolean startsWith(String prefix) {
Set<String> set = map.keySet();
int len = prefix.length();
for(String s : set) {
if(len<=s.length() && s.substring(0, len).equals(prefix)) {
return true;
}
}
return false;
}
}
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie obj = new Trie();
* obj.insert(word);
* boolean param_2 = obj.search(word);
* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
*/
3、哈希表优化时间
使用两个哈希表,一个存放单词本身,一个存放所有的前缀;查找单词的时候用第一个哈希表,查找前缀的时候用第二个哈希表。
class Trie {
private Map<String, Boolean> map;
private Map<String, Boolean> tri;
public Trie() {
map = new HashMap<>();
tri = new HashMap<>();
}
public void insert(String word) {
map.put(word, true);
for(int i=1; i<=word.length(); i++) {
tri.put(word.substring(0, i), true);
}
}
public boolean search(String word) {
return map.getOrDefault(word, false);
}
public boolean startsWith(String prefix) {
return tri.getOrDefault(prefix, false);
}
}
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie obj = new Trie();
* obj.insert(word);
* boolean param_2 = obj.search(word);
* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
*/
4、二十六叉树
我们知道,单词一共只有26种字母,那么我们用26叉树来表示所有单词的前缀。
class Trie {
private boolean isEnd; //该节点是否为末尾
private Trie []children; //二十六叉,0代表a,25代表z
public Trie() {
children = new Trie[26];
isEnd = false;
}
}
当出现一个字符时,我们就将对应的节点初始化。需要注意的是,每个节点的属性中是没有对应字母的值的,而是通过其在数组中的位置来确定具体是哪个值。比如,children[3] 被初始化了,我们就认为存在字母d。比如出现“ab”,我们就先初始化root的children[0],再初始化 root 的 children[0] 的 children[1]。
比如字符串集合[them, zip, team, the, app, that] 的二十六叉前缀树长这样(没出现的字母的叉就没画出来):
class Trie {
private boolean isEnd;
private Trie []children;
public Trie() {
children = new Trie[26];
isEnd = false;
}
public void insert(String word) {
Trie node = this;
for(Character ch : word.toCharArray()) {
int index = ch - 'a';
if(node.children[index] == null) {
node.children[index] = new Trie();
}
node = node.children[index];
}
node.isEnd = true;
}
public boolean search(String word) {
Trie node = searchPrefix(word);
//如果返回的有值,并且已经是结尾了
return node!=null && node.isEnd;
}
public boolean startsWith(String prefix) {
return searchPrefix(prefix)!=null;
}
/**
看word是否存在于前缀树中
-如果存在,返回最后一个节点
-如果不存在,返回null
*/
private Trie searchPrefix(String word) {
Trie node = this;
for(Character ch : word.toCharArray()) {
int index = ch-'a';
if(node.children[index]==null) {
return null;
}
node = node.children[index];
}
return node;
}
}
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie obj = new Trie();
* obj.insert(word);
* boolean param_2 = obj.search(word);
* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
*/
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