因为了解红点系统要了解前缀树,这里转载一篇言简意赅的文章
题目:
实现一个 Trie (前缀树),包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。
示例:
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
说明:
- 你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。
- 保证所有输入均为非空字符串。
一开始没听说过什么是前缀树,觉得这题好简单,直接使用string的函数实现了,发现对于大量的字符串处理,string的封装函数处理性能完全不够,后来百度才知道原来前缀树是一个名词,详细解释请见链接:trie树(前缀树)这个里面解释的非常清楚。
看完前缀树的解释,然后又看了LeetCode上大家的评论,给出C#实现的前缀树。
执行用时 : 344 ms, 在Implement Trie (Prefix Tree)的C#提交中击败了67.74% 的用户
内存消耗 : 46.8 MB, 在Implement Trie (Prefix Tree)的C#提交中击败了22.22% 的用户
class Trie
{
private class Node
{
public Node[] children;
public bool isEnd = false;
public Node()
{
children = new Node[26];
isEnd = false;
}
}
private Node rootNode = null;
/** Initialize your data structure here. */
public Trie()
{
rootNode = new Node();
}
/** Inserts a word into the trie. */
public void Insert(String word)
{
Node currNode = rootNode;
for (int i = 0; i < word.Length; i++)
{
if (currNode.children[word[i] - 'a'] == null)
{
currNode.children[word[i] - 'a'] = new Node();
}
currNode = currNode.children[word[i] - 'a'];
}
currNode.isEnd = true;
}
/** Returns if the word is in the trie. */
public bool Search(String word)
{
Node currNode = rootNode;
for (int i = 0; i < word.Length; i++)
{
if (currNode.children[word[i] - 'a'] == null)
{
return false;
}
currNode = currNode.children[word[i] - 'a'];
}
return currNode.isEnd;
}
/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
public bool StartsWith(String prefix)
{
Node currNode = rootNode;
for (int i = 0; i < prefix.Length; i++)
{
if (currNode.children[prefix[i] - 'a'] == null)
{
return false;
}
currNode = currNode.children[prefix[i] - 'a'];
}
return true;
}
}