摘要:压缩前缀树其实就是将所有只有一个子节点的节点合并成一个,以减少没有意义的类似链表式的链接。然后我们开始遍历这个前缀树。
Implement Trie
哈希表法 复杂度Implement a trie with insert, search, and startsWith methods.
Note: You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.
时间 插入和查询都是O(K) K是词的长度 空间 O(NK) N是字典里词的个数
思路前缀树的具体讲解请戳这篇博客。这里我们实现树节点时使用了哈希表来映射字母和子节点的关系。
insert():对于插入操作,我们遍历字符串同时,根据上一个节点的哈希表来找到下一个节点,直到哈希表中没有相应的字母,我们就新建一个节点。然后从这个新建节点开始,用同样的方法把剩余的字母添加完。记住最后一个字母要添加叶子节点的标记,表明这个词到此已经完整了。
search():对于搜索操作,我们也是遍历字符串,然后根据每个节点的哈希表找到路径,最后返回该字符串最后一个字母所在节点。如果中途有找不到路径的情况就直接返回null,如果找到了最后的节点,如果它也是叶子结点的话,就说明找到了。
startWith():使用和search(),一样的方法,只是我们返回的节点不用判断是否是叶子节点。只要找到就行。
class TrieNode { // Initialize your data structure here. HashMap后续 Follow Upchildren = new HashMap (); boolean isLeaf = false; char c; public TrieNode(){} public TrieNode(char c) { this.c = c; } } public class Trie { private TrieNode root; public Trie() { root = new TrieNode(); } // Inserts a word into the trie. public void insert(String word) { HashMap children = root.children; for(int i = 0; i < word.length(); i++){ TrieNode next; // 如果已有该字母的节点,则转向该节点 if(children.containsKey(word.charAt(i))){ next = children.get(word.charAt(i)); } else { // 如果没有该字母的节点,就新建一个节点 next = new TrieNode(word.charAt(i)); children.put(word.charAt(i), next); } children = next.children; if(i == word.length() - 1){ next.isLeaf = true; } } } // Returns if the word is in the trie. public boolean search(String word) { TrieNode res = searchNode(word); if(res != null && res.isLeaf){ return true; } else { return false; } } // Returns if there is any word in the trie // that starts with the given prefix. public boolean startsWith(String prefix) { return searchNode(prefix) != null; } private TrieNode searchNode(String word){ HashMap children = root.children; TrieNode next = null; for(int i = 0; i < word.length(); i++){ if(children.containsKey(word.charAt(i))){ next = children.get(word.charAt(i)); children = next.children; } else { return null; } } return next; } } // Your Trie object will be instantiated and called as such: // Trie trie = new Trie(); // trie.insert("somestring"); // trie.search("key");
Q:给定一个标准前缀树,请写一段程序将其压缩。
A:压缩前缀树其实就是将所有只有一个子节点的节点合并成一个,以减少没有意义的类似链表式的链接。
首先我们先将TrieNode稍微改一下。让它能存字符串而不只是字母。
class TrieNode { // Initialize your data structure here. HashMapchildren = new HashMap (); boolean isLeaf = false; String str; public TrieNode(){} public TrieNode(char c) { this.str = String.valueOf(c); } }
然后我们开始遍历这个前缀树。
public void compressTrie(Trie t){ compress(t.getRoot()); } private void compress(TrieNode n){ if(n == null) return; if(n.children.size()==1){ TrieNode next = n.children.get(n.children.keySet().iterator().next()); n.str = n.str + next.str; n.children = next.children; compress(next); } else { for(String key: n.children.keySet()){ compress(n.children.get(key)); } } }
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