208. 实现 Trie (前缀树)

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• ​​1.题目​​
• ​​2.代码​​

1.题目

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• 前缀树即字典树、单词查找树
• 字典树主要有如下三点性质：
  1.根节点不包含字符，除根节点意外每个节点只包含一个字符。
  2.从根节点到某一个节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
  3.每个节点的所有子节点包含的字符串不相同。
• 例如，一个保存了8个键的trie结构，“A”, “to”, “tea”, “ted”, “ten”, “i”, “in”, and “inn”，如下图所示：
• 思路
  （1）字母树的插入（Insert）、删除（ Delete）和查找（Find）都非常简单，用一个一重循环即可，即第i 次循环找到前i 个字母所对应的子树，然后进行相应的操作。
  （2）至于结点对儿子的指向，对每个结点开一个字母集大小的数组，对应的下标是儿子所表示的字母，内容则是这个儿子对应在大数组上的位置，即标号
  （3）字母的字典树的每个节点要定义一个大小为 26 的子节点指针数组，然后用一个标志符用来记录到当前位置为止，是否为一个词，初始化的时候讲将26 个子节点都赋为空。
  （4）insert 操作只需要对于要插入的字符串的每一个字符算出其的位置，然后找是否存在这个子节点，若不存在则新建一个，然后再查找下一个。
  （5）查找词和找前缀操作跟 insert 操作都很类似，不同点在于：若不存在子节点，则返回 false。
  查找词最后还要看标识位，而找前缀直接返回 true 即可。

2.代码

class TrieNode{
private:
    TrieNode* Child[26];
    bool isWord;
public:
    TrieNode() : isWord(false)
    {
        for (int i=0;i<26;++i)
            Child[i]=NULL;
    }
};


class Trie {
private:
    TrieNode* root;
public:
    Trie() {
        root = new TrieNode();
    }
    
    void insert(string word) {
        TrieNode* node=root ;
        for (int i=0;i<word.size();++i)
        {
            int index=word[i]-'a';
            if (!node->child[index]) node->child[index]=new TrieNode();
            node=node->child[index];
        }
        node->isWord=true;
    }
    
    bool search(string word) {
        TrieNode* node=root ;
        for (int i=0;i<word.size();++i)
        {
            int index=word[i]-'a';
            if (!node->child[index]) return false;
            node=node->child[index];
        }
        return node->isWorld;
    }
    
    bool startsWith(string prefix) {
        TrieNode* node=root ;
        for (int i=0;i<prefix.size();++i)
        {
            int index=word[i]-'a';
            if (!node->child[index]) return false;
            node=node->child[index];
        }
        return true;
    }
};

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie* obj = new Trie();
 * obj->insert(word);
 * bool param_2 = obj->search(word);
 * bool param_3 = obj->startsWith(prefix);
 */