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208. 实现 Trie (前缀树)

题目描述​

Trie（发音类似 "try"），又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。

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；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

解题思路​

第一步：理解问题本质​

Trie 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串集合。核心特点是：

  • 共享前缀：具有相同前缀的字符串共享路径
  • 快速查找：查找时间只与字符串长度有关，与集合大小无关

第二步：暴力解法 - 哈希表​

用哈希表存储所有单词，搜索时遍历所有单词检查。

# 用两个集合分别存「完整单词」和「所有前缀」，查询退化成集合判存
class Trie:
    def __init__(self):
        self.words = set()
        # 代价在这里：每个单词的每个前缀都要单独存一份
        self.prefixes = set()

    def insert(self, word: str) -> None:
        self.words.add(word)
        # 依次切出 word[:1]、word[:2] … word 本身，全部塞进前缀集合
        for i in range(len(word)):
            self.prefixes.add(word[:i+1])

为什么不够好：

  • 空间复杂度高，每个前缀都要存储
  • 无法实现前缀相关的扩展功能（如自动补全）

第三步：优化解法 - 链表式 Trie​

每个节点用字典存储子节点，适用于字符集较大的情况。

# 链表式 Trie 的节点：子节点放在字典里，用到哪个字符才建哪个分支
class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}  # 字典存储子节点
        # 只有恰好在这里结束的单词才算存在，路径中间的节点不算
        self.is_end = False

第四步：最优解法 - 数组式 Trie​

假设只包含小写字母，用固定大小数组存储子节点，访问更快。

完整代码实现​

算法可视化 · 逐帧回放这道题的代码35 帧 · 录制输入 
class TrieNode:
    """Trie 节点类"""
    __slots__ = ['son', 'end']

    def __init__(self):
        self.son = [None] * 26  # 子节点数组
        self.end = False        # 标记单词结束


class Trie:
    """
    实现 Trie (前缀树)

    核心思想：
    利用字符串的公共前缀来减少查询时间。

    时间复杂度：
    - insert: O(m) - m 为单词长度
    - search: O(m)
    - startsWith: O(m)
    """

    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word: str) -> None:
        cur = self.root
        for c in word:
            idx = ord(c) - ord('a')
            if cur.son[idx] is None:
                cur.son[idx] = TrieNode()
            cur = cur.son[idx]
        cur.end = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        cur = self.root
        for c in word:
            idx = ord(c) - ord('a')
            if cur.son[idx] is None:
                return False
            cur = cur.son[idx]
        return cur.end

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        cur = self.root
        for c in prefix:
            idx = ord(c) - ord('a')
            if cur.son[idx] is None:
                return False
            cur = cur.son[idx]
        return True

示例推演​

插入 "apple" 和 "app" 后的 Trie 结构：

        root
         |
         a
         |
         p
         |
         p (end=True)  <-- "app" 结束
         |
         l
         |
         e (end=True)  <-- "apple" 结束

insert("apple") 过程：

步骤字符操作当前节点
1'a'创建节点root -> a
2'p'创建节点a -> p
3'p'创建节点p -> p
4'l'创建节点p -> l
5'e'创建节点，标记 endl -> e (end)

search("app") 过程：

步骤字符操作结果
1'a'找到子节点继续
2'p'找到子节点继续
3'p'找到子节点，检查 endend=False，返回 False

复杂度分析​

操作时间复杂度空间复杂度说明
insertO(m)O(m)m 为单词长度
searchO(m)O(1)
startsWithO(m)O(1)

空间复杂度分析：

  • 最坏情况：O(26^n)，无共享前缀
  • 最好情况：O(总字符数)，完全共享前缀

易错点总结​

1. 忘记标记 end​

错误：插入后没有设置 cur.end = True

正确：

def insert(self, word: str) -> None:
    cur = self.root
    for c in word:
        # ... 遍历
        cur = cur.son[idx]
    # 停在最后一个字符的节点上标记结束，search 才能分清「前缀」和「完整单词」
    cur.end = True  # 必须标记！

2. search 和 startsWith 的区别​

def search(self, word: str) -> bool:
    node = self._find(word)
    # 路径通还不够，要确认单词正好在这里结束，否则 "app" 会匹配上 "apple"
    return node is not None and node.end  # 必须检查 end

def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
    # 前缀只要求这段路径存在，不关心它是不是词尾
    return self._find(prefix) is not None  # 不需要检查 end

3. 字符索引计算​

# 正确：小写字母转索引
# 26 个字母按 'a'..'z' 依次映射到 0..25，正好是 son 数组的下标
idx = ord(c) - ord('a')  # 'a' -> 0, 'b' -> 1, ...

# 遇到大写字母或数字，这个差值会变成负数，映射就错了，那种情况要改用字典存子节点

扩展思考​

1. 支持删除操作​

需要引用计数或父指针，删除时清理无用节点。

2. 统计前缀出现次数​

每个节点增加 count 字段，insert 时递增。

3. 自动补全功能​

找到前缀节点后，DFS 遍历所有子节点收集单词。

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