实现Trie(前缀树）

🎯 问题描述（来源于LeetCode）

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，例如自动补全和拼写检查。
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 。
    说明：
  • 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

示例：

  • 示例 1：
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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

💻 解题思路

思路1：字典存储

思路1：代码实现

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class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = dict()   # 子节点映射
        self.is_end = False      # 是否为单词结尾
class Trie:

    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()
    def insert(self, word: str) -> None:
        current = self.root
        for char in word:
            if char not in current.children:
                current.children[char] = TrieNode()
            current = current.children[char]
        current.is_end = True        
    def search(self, word: str) -> bool:
        current = self.root
        for char in word:
            if char not in current.children:
                return False
            current = current.children[char]
        return current.is_end        
    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        current = self.root
        for char in prefix:
            if char not in current.children:
                return False
            current = current.children[char]
        return True
# Your Trie object will be instantiated and called as such:
# obj = Trie()
# obj.insert(word)
# param_2 = obj.search(word)
# param_3 = obj.startsWith(prefix)

思路1：📊 性能分析

提交结果
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  • 内存消耗：33.46MB击败56.89%