题目

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 * 10^4 次

解答

源代码

class Trie {private Trie[] children;private boolean isEnd;public Trie() {children = new Trie[26];isEnd = false;}public void insert(String word) {Trie node = this;for (int i = 0; i < word.length(); i++) {char ch = word.charAt(i);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) {return searchPrefix(word) != null && searchPrefix(word).isEnd;}public boolean startsWith(String prefix) {return searchPrefix(prefix) != null;}private Trie searchPrefix(String prefix) {Trie node = this;for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {char ch = prefix.charAt(i);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);*/

总结

有些复杂啊……第一次没折腾出来放弃了，第二次才AC了。

官解用的其实相当于一个26叉数，成员变量children数组表示的是下一个字母，0索引对应' a '，25索引对应' z '；isEnd表示当前字母是否为一个单词的末尾。