Trie树是一种用于高效字符串前缀操作的树形结构,节点代表字符、路径构成字符串,共享公共前缀以节省空间;支持O(L)插入、搜索与前缀匹配,常用于自动补全和拼写检查。
Trie树是一种专门用于高效处理字符串前缀操作的树形结构,常用于自动补全、拼写检查、IP路由查找等场景。它的核心特点是:每个节点代表一个字符,从根到某节点的路径构成一个字符串;所有公共前缀共享同一段路径,节省空间且加速前缀匹配。
每个节点不需要存字符本身(由父节点到子节点的边隐式表示),只需记录子节点指针和是否为单词结尾。C++中常用unordered_map
插入字符串时,从根出发,逐字符向下走:若对应子节点不存在则新建;遍历完所有字符后,将末节点的isEnd设为true。
搜索一个完整单词,需走到末节点且该节点isEnd == true;判断是否存在某前缀,只需成功走到对应位置即可,不要求isEnd为真。
例如:已插入"apple"、"app",那么search("app")返回true,startsWith("appl")也返回true。
以下是一个轻量、无内存泄漏风险的实现,含构造、插入、搜索、前缀判断功能:
class Trie {
struct TrieNode {
TrieNode* children[26] = {}; // 初始化为nullptr
bool isEnd = false;
};
TrieNode* root;
public:
Trie() : root(new TrieNode()) {}
vo
id insert(const string& word) {
TrieNode* p = root;
for (char c : word) {
if (!p->children[c - 'a']) p->children[c - 'a'] = new TrieNode();
p = p->children[c - 'a'];
}
p->isEnd = true;
}
bool search(const string& word) {
TrieNode* p = root;
for (char c : word) {
if (!p->children[c - 'a']) return false;
p = p->children[c - 'a'];
}
return p->isEnd;
}
bool startsWith(const string& prefix) {
TrieNode* p = root;
for (char c : prefix) {
if (!p->children[c - 'a']) return false;
p = p->children[c - 'a'];
}
return true;
}
};
注意:实际工程中建议补充析构函数释放内存,或改用智能指针;若需支持Unicode或多语言,应替换为unordered_map
基本上就这些 —— Trie树不复杂但容易忽略细节,比如isEnd标记位置、大小写处理、边界空字符串判断等,写对了前缀匹配效率就稳了。
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# const
# 字符串
# bool
# char
# void
# 指针
# 数据结构
# class
# public
# Struct
# 空指针
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# 走到
# 是一个
# 都不
# 不需要
# 设为
# 不存在
# 英文版
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