1 Trie 介绍

1.1 字典

如果有 n 个条目，使用树结构，查询的时间复杂度是 O(logn);
如果有100 万个条目（2^20），logn 大约数20

1.2 Trie

查询每个条目的时间复杂度和字典中的条目总数无关；
时间复杂度是 O(w),w 是查询单词的长度；

1.3 Trie 的查询

Trie.java

package tree;import java.util.TreeMap;public class Trie {private class Node {public boolean isWord;public TreeMap<Character, Node> next;public Node(boolean isWord) {this.isWord = isWord;next = new TreeMap<>();}public Node() {this(false);}}private Node root;private int size;public Trie() {root = new Node();size = 0;}public int getSize() {return size;}public void add(String word) {Node cur = root;for (int i = 0; i < word.length(); i++) {char c = word.charAt(i);if (cur.next.get(c) == null) {cur.next.put(c, new Node());}cur = cur.next.get(c);}if (!cur.isWord) {cur.isWord = true;size++;}}public boolean contains(String word) {Node cur = root;for (int i = 0; i < word.length(); i++) {char c = word.charAt(i);if (cur.next.get(c) == null) {return false;}cur = cur.next.get(c);}return cur.isWord;}}

1.4 Trie 前缀搜索

  // 查询是否在 Trie 中有单词以 prefix 为前缀public boolean isPrefix(String prefix) {Node cur = root;for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {char c = prefix.charAt(i);if (cur.next.get(c) == null) {return false;}cur = cur.next.get(c);}return true;}

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