实现Trie树

实现Trie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

思路：

Trie 树板子题，注意指针和格式

class Trie {
public:
    bool isWord;
    Trie* children[26];

    Trie() {
        isWord = false;
        memset(children, 0, sizeof(children));
    }
  
    void insert(string word) {
        Trie* node=this;
        for(int i=0;i<word.size();i++){
            if(node->children[word[i]-'a']==NULL)
                node->children[word[i]-'a']=new Trie();

            node=node->children[word[i]-'a'];
        }
        node->isWord=true;
    }
  
    bool search(string word) {
        Trie* node = this;
        for(int i=0;i<word.size();i++){
            if(node->children[word[i]-'a']==NULL)
                return false;

            node=node->children[word[i]-'a'];
        }
        return node->isWord;
    }
  
    bool startsWith(string prefix) {
        Trie* node = this;
        for(int i=0;i<prefix.size();i++){
            if(node->children[prefix[i]-'a']==NULL)
                return false;

            node=node->children[prefix[i]-'a'];
        }
        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);
 */