Trie

Author: weiy

Tree/Trie.py

@@ -0,0 +1,149 @@
+"""
+前缀树又叫字典树，该树会覆盖多个相同的字符以形成空间上的优势。
+
+如：
+rat 与 rain
+  r
+  a
+t  i
+   n
+最终会形成这样的树。
+
+字典树有多种实现方式，下面直接用了列表（数组）来实现。
+测试用例：
+https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/description/
+
+使用Python 中的字典可以直接形成这种树，所以弃用这种方式，用类的思路实现了一下。
+
+"""
+
+class TrieNode(object):
+    # __slots__ 考虑到TrieNode会大量创建，使用 __slot__来减少内存的占用。
+    # 在测试的15个例子中：
+    # 使用 __slots__会加快创建，平均的耗时为290ms-320ms。
+    # 而不使用则在 340ms-360ms之间。
+    # 创建的越多效果越明显。
+    # 当然，使用字典而不是类的方式会更加更加更加高效。
+    __slots__ = {'value', 'nextNodes', 'breakable'}
+
+    def __init__(self, value, nextNode=None):
+        self.value = value
+        if nextNode:
+            self.nextNodes = [nextNode]
+        else:
+            self.nextNodes = []
+        self.breakable = False
+    
+    def addNext(self, nextNode):
+        self.nextNodes.append(nextNode)
+    
+    def setBreakable(self, enable):
+        self.breakable = enable
+    
+    def __eq__(self, other):
+        return self.value == other
+
+    
+        
+class Trie(object):
+
+    def __init__(self):
+        """
+        Initialize your data structure here.
+        """
+        self.root = []
+        
+
+    def insert(self, word):
+        """
+        Inserts a word into the trie.
+        :type word: str
+        :rtype: void
+        """
+        self.makeATrieNodes(word)
+
+    def search(self, word):
+        """
+        Returns if the word is in the trie.
+        :type word: str
+        :rtype: bool
+        """
+        for i in self.root:
+            if i == word[0]:
+            
+                return self._search(i, word[1:])
+        return False
+    
+    def _search(self, root, word):
+        if not word:
+            if root.breakable:
+                return True
+            return False
+        if not root.nextNodes:
+            return False
+        
+        for i in root.nextNodes:
+            if i == word[0]:
+                return self._search(i, word[1:])
+        
+        return False
+
+    def startsWith(self, prefix):
+        """
+        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
+        :type prefix: str
+        :rtype: bool
+        """
+        for i in self.root:
+            if i == prefix[0]:            
+                return self._startWith(i, prefix[1:])
+        return False
+    
+    def _startWith(self, root, prefix):
+        if not prefix:
+            return True
+        
+        if not root.nextNodes:
+            return False
+        
+        for i in root.nextNodes:
+            if i == prefix[0]:
+                return self._startWith(i, prefix[1:])
+        
+        return False
+        
+    def makeATrieNodes(self, word):
+        for j in self.root:
+            if word[0] == j:
+                rootWord = j
+                break
+        else:
+
+            rootWord = TrieNode(word[0])
+            self.root.append(rootWord)
+            for i in word[1:]:
+                nextNode = TrieNode(i)
+                rootWord.addNext(nextNode)
+                rootWord = nextNode
+            rootWord.setBreakable(True)
+            return
+        
+        # has the letter. 
+        word = word[1:]
+        while 1:
+            if not word:
+                rootWord.setBreakable(True)
+                break
+                
+            for i in rootWord.nextNodes:
+                if i == word[0]:
+                    rootWord = i
+                    word = word[1:]
+                    break
+            else:
+                for i in word:
+                    nextNode = TrieNode(i)
+                    rootWord.addNext(nextNode)
+                    rootWord = nextNode
+                rootWord.setBreakable(True)
+                break