Implementar árvore de prefixo Trie
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Implement Trie Prefix Tree'.
1. Aprenda
O problema de 'Implementar árvore de prefixo Trie' é um desafio importante na seção Trie.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível médio em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para Implement Trie Prefix Tree.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a declaração do problema para Implement Trie Prefix Tree.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Um trie (pronunciado como 'try') ou árvore de prefixo é uma estrutura de dados em árvore usada para armazenar e recuperar chaves com eficiência em um conjunto de dados de strings. Existem diversas aplicações dessa estrutura de dados, como preenchimento automático e corretor ortográfico.
Implemente a classe Trie:
- Trie() Inicializa o objeto trie.
- insert(word: str) Insere a string word no teste.
- search(word: str) -> bool Retorna True se a string word estiver no trie (ou seja, foi inserida antes) e False caso contrário.
-startWith(prefix: str) -> bool Retorna True se houver uma palavra de string inserida anteriormente que tenha o prefixo prefixo, e False caso contrário.
A entrada é uma lista de operações e argumentos. Implemente uma função trie(operations: list, arguments: list) -> list que retorna uma lista de resultados (None para construtor/inserção, bool para pesquisa/startsWith).
- •1 <= len(word), len(prefix) <= 2000
- •word and prefix consist of lowercase English letters
- •At most 3 * 10^4 calls will be made in total to insert, search, and startsWith
Exemplos
operations = ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"], arguments = [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
[None, None, True, False, True, None, True]
Trie initialized. insert("apple"). search("apple") returns True. search("app") returns False. startsWith("app") returns True. insert("app"). search("app") returns True.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = {}
self.end = False
class TrieOpt:
def __init__(self):
self.root = TrieNode()
def insert(self, word):
curr = self.root
for c in word:
if c not in curr.children: curr.children[c] = TrieNode()
curr = curr.children[c]
curr.end = True
def search(self, word):
curr = self.root
for c in word:
if c not in curr.children: return False
curr = curr.children[c]
return curr.end
def startsWith(self, prefix):
curr = self.root
for c in prefix:
if c not in curr.children: return False
curr = curr.children[c]
return TrueCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
class TrieBrute:
def __init__(self):
self.words = set()
def insert(self, word):
self.words.add(word)
def search(self, word):
return word in self.words
def startsWith(self, prefix):
for w in self.words:
if w.startswith(prefix): return True
return FalseAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trie data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades de problema de teste padrão.
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