LeetCode 14 May, Implement Trie (Prefix Tree), 构建字典树、前缀树_leetcode14 字典树 python

Implement Trie (Prefix Tree)

Implement a trie with insert,search,and startsWith methods.

Note:

• You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a to z.
• All inputs are guaranteed to be non-empty strings.

Example 1:

Trie trie = new Trie()

trie.insert("apple")
trie.search("apple")    # return true
trie.search("app")    # return false
trie.startsWith("app")    # return true
trie.insert("app")
trie.search("app")    # return true
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分析：

该问题是一个前缀树、字典树问题。其概念可以参考维基百科-字典树。

题目一共分为四个部分

• 构建一个字典树
• 插入一个字符串
• 查找字典树中是否存在该字符串
• 判断一个字符串是否是该字典树的前缀。

构建一个字典树： 需要考虑采用的数据结构，不同的编程语言可以采用不同的存储结构，这里使用python编程环境。通过字典的嵌套可以构建这么一个字典树，解释如下图所示

根节点不存储信息，可以用一个空字典表示。每一个节点只存储一个字符。假设要存储字符串“ap”。当存储字符a的时候，判断当前字典树为空不包含a字符，在空字典中创建一个新的key-val键值对，key = a, val = {}。接着插入字符p时，则紧接着在a的键值对空字典中插入p字符，同时创建p的val也是一个空字典。字符串字符全部存储完毕，需要设置一个标记，标记该字符串被完整存储。这里使用key-val => -1:True作为标记，存储在p的键值对空字典中。那么表示ap字符串已经存储在字典树中。p节点此时依然可以作为其他字符串的前缀。如appl也存储在字典树中。那么键值对-1:True是字符串结束的标志，没有该标志的节点就只能是前缀。

根据上述思路，可以构建python代码如下（代码参考了网上的博主，如有冒犯请联系删除。）：

Python3 代码如下：

# 方法一
# Runtime: 124ms
# Memory Usage: 26.9MB
class Trie:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.root = {}
        self.word_end = -1

    def insert(self, word: str) -> None:
        """
        Inserts a word into the trie.
        """
        curNode = self.root
        for c in word:
            if c not in curNode:
                curNode[c] = {}
            curNode = curNode[c]
            
        curNode[self.word_end] = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        """
        Returns if the word is in the trie.
        """
        curNode = self.root
        for c in word:
            if c not in curNode:
                return False
            curNode = curNode[c]
        
        # Check if curNode has end flag now.
        if self.word_end not in curNode:
            return False
        
        return True
        

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        """
        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
        """
        curNode = self.root
        for c in prefix:
            if c not in curNode:
                return False
            curNode = curNode[c]
        
        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)
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