标签：node ch word 前缀 Trie 208 self Leetcode

一、题目

　　Trie树（前缀树）是一种树形数据结构（多叉树），它可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 。

二、解法

　　如上图所示，对于英文字母来说，Trie树的一个节点最多有26个指针，每个节点有其对应的孩子节点（实际是多个分支）。

　　Trie树的实现比较简单，首先创建Trie树的节点类。

class Node:
    def __init__(self):
        self.children = [None] * 26
        self.isEnd = False

　　然后，实现单词的插入、查找以及前缀查询。其基本操作就是迭代地查询Trie树，判断单词对应的某一字符节点是否为空，若不为空则表示有前缀，则可继续向下查找，否则停止 。

class Trie:
    def __init__(self):
        self.node = Node()
    
    def searchPrefix(self, prefix: str) -> "Trie":
        node = self.node
        for ch in prefix:
            ch = ord(ch) - ord("a")
            if not node.children[ch]:
                return None
            node = node.children[ch]
        return node

    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.node
        for ch in word:
            ch = ord(ch) - ord("a")
            if not node.children[ch]:
                node.children[ch] = Node()
            node = node.children[ch]
        node.isEnd = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        node = self.searchPrefix(word)
        return node is not None and node.isEnd

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        return self.searchPrefix(prefix) is not None

标签：node,ch,word,前缀,Trie,208,self,Leetcode
来源： https://www.cnblogs.com/justLittleStar/p/16454239.html

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