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字典树

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字典Tree

2025-08-08

208. 实现 Trie (前缀树) - 力扣（LeetCode）

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 。

自己想的最简单的方法(但并不是真正的字典树)

class Trie {
    Set<String> set;
    public Trie() {
        this.set = new HashSet<>();
    }
    
    public void insert(String word) {
        set.add(word);
    }
    
    public boolean search(String word) {
        return set.contains(word);
    }
    
    public boolean startsWith(String prefix) {
        for(String word : set){
            if(word.startsWith(prefix)){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

insert 操作

  1. 遍历字符串 word，同时用变量 cur 表示当前在 26 叉树的哪个节点，初始值为 root。
  2. 如果 word[i] 不是 cur 的儿子：
    • 创建一个新的节点 node 作为 cur 的儿子。
    • 若 word[i] = 'a'，将 node 记录到 cur.son[0]。
    • 若 word[i] = 'b'，将 node 记录到 cur.son[1]，依此类推。
  3. 更新 cur 为儿子列表中的相应节点。
  4. 遍历结束，将 cur.end 标记为 true。

search 和 startsWith

这两个方法可以复用同一个函数 find：

find 实现

  1. 遍历字符串 word，同时用变量 cur 表示当前在 26 叉树的哪个节点，初始值为 root。
  2. 如果 word[i] 不是 cur 的儿子：
    • 返回 0。
    • search 和 startsWith 收到 0 后返回 false。
  3. 更新 cur 为儿子列表中的相应节点。
  4. 遍历结束：
    • 如果 cur.end 是 false，返回 1（表示前缀匹配但不是完整单词）。
    • 如果 cur.end 是 true，返回 2（表示完全匹配单词）。

结果判断

  • search：收到 2 返回 true，否则返回 false。
  • startsWith：收到非 0 返回 true，否则返回 false。
class Trie {
    private static class Node {
        boolean end = false;
        Node[] son = new Node[26];
    }

    Node root;

    public Trie() {
        root = new Node();
    }

    public void insert(String word) {
        Node cur = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            int i = c - 'a';
            if (cur.son[i] == null) {
                cur.son[i] = new Node();
            }
            //进入下一层
            cur = cur.son[i];
        }
        //字符串树最后一层
        cur.end = true;

    }

    public boolean search(String word) {
        return find(word) == 2;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        return find(prefix) != 0;
    }

    int find(String word) {
        Node cur = root;
        //遍历二十六叉树
        for (char c : word.toCharArray()) {
            int i = c - 'a';
            if (cur.son[i] == null) {
                return 0;
            }
            cur = cur.son[i];
        }
        // 走过同样的路（2=完全匹配，1=前缀匹配）
        return cur.end ? 2 : 1;
    }
}

211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计 - 力扣（LeetCode）

请你设计一个数据结构，支持 添加新单词 和 查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配 。

实现词典类 WordDictionary ：

  • WordDictionary() 初始化词典对象
  • void addWord(word) 将 word 添加到数据结构中，之后可以对它进行匹配
  • bool search(word) 如果数据结构中存在字符串与 word 匹配，则返回 true ；否则，返回 false 。word 中可能包含一些 '.' ，每个 . 都可以表示任何一个字母。

'.'要匹配26个字母，所以用递归比较好

class WordDictionary {
    class Node {
        boolean end = false;
        Node[] son = new Node[26];
    }

    Node root;

    public WordDictionary() {
        root = new Node();
    }

    public void addWord(String word) {
        Node cur = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            int i = c - 'a';
            if (cur.son[i] == null) {
                cur.son[i] = new Node();
            }
            cur = cur.son[i];
        }
        cur.end = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        return dfs(word, 0, root);
    }

    boolean dfs(String word, int pos, Node node) {
        if (pos == word.length()) {
            return node.end;
        }
        char c = word.charAt(pos);
        if (c == '.') {
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                if (node.son[i] != null && dfs(word, pos + 1, node.son[i])) {
                    return true;
                }
            }
            return false;
        } else {
            c -= 'a';
            if (node.son[c] == null) {
                return false;
            }
            return dfs(word, pos + 1, node.son[c]);
        }

    }
}

212. 单词搜索 II - 力扣（LeetCode）

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词（字符串）列表 words， 返回所有二维网格上的单词 。

单词必须按照字母顺序，通过 相邻的单元格 内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。

示例 1：

img

输入：board = [["o","a","a","n"],["e","t","a","e"],["i","h","k","r"],["i","f","l","v"]], words = ["oath","pea","eat","rain"]
输出：["eat","oath"]

思路：字典树+回溯算法

class Solution {
    List<String> res = new ArrayList<>();
    boolean[][] visited;
    int m, n;
    Node root = new Node();

    public List<String> findWords(char[][] board, String[] words) {
        m = board.length;
        n = board[0].length;
        visited = new boolean[m][n];
        for (String w : words) {
            insert(w);
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                dfs(board, i, j, root, "");
            }
        }
        return res;
    }

    void dfs(char[][] board, int i, int j, Node node, String path) {
        if (i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n) {
            return;
        }
        if (visited[i][j]) {
            return;
        }
        char c = board[i][j];
        if (node.son[c - 'a'] == null) return;
        visited[i][j] = true;
        node = node.son[c - 'a'];
        path += c;
        if (node.end) {
            res.add(path);
            node.end = false;
        }
        dfs(board, i + 1, j, node, path);
        dfs(board, i - 1, j, node, path);
        dfs(board, i, j + 1, node, path);
        dfs(board, i, j - 1, node, path);
        visited[i][j] = false;
    }

    public void insert(String word) {
        Node cur = root;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            int i = c - 'a';
            if (cur.son[i] == null) {
                cur.son[i] = new Node();
            }
            cur = cur.son[i];
        }
        cur.end = true;
    }

    static class Node {
        boolean end = false;
        Node[] son = new Node[26];
    }

}