Leetcode208 Trie 前缀树

**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 。

示例：

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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

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 * 104 次

解法：使用二维矩阵最快

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class Trie(object):
    N = 100009
    def __init__(self):
        self.trie = [[0] * self.N for i in range(26)]
        self.count = [0] * self.N
        self.index = 0

    def insert(self, word):
        """
        :type word: str
        :rtype: None
        """
        p = 0
        for i in range(len(word)):
            u = ord(word[i]) - ord('a')
            if self.trie[u][p] == 0:
                self.index += 1
                self.trie[u][p] = self.index
            p = self.trie[u][p]
        self.count[p] += 1


    def search(self, word):
        """
        :type word: str
        :rtype: bool
        """
        p = 0
        for i in range(len(word)):
            u = ord(word[i]) - ord('a')
            if self.trie[u][p] == 0:
                return False
            p = self.trie[u][p]
        return self.count[p] != 0

    def startsWith(self, prefix):
        """
        :type prefix: str
        :rtype: bool
        """
        p = 0
        for i in range(len(prefix)):
            u = ord(prefix[i]) - ord('a')
            if self.trie[u][p] == 0:
                return False
            p = self.trie[u][p]
        return True