这篇文章主要为大家展示了“怎么实现Trie”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“怎么实现Trie”这篇文章吧。
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Trie又称为字典树，主要用于单词的查找得名。如将一个单词 Hello存放在字典树中的数据结构为:
当再次加入help时，此时的字典树为：
当添加hero时，此时的字典树为：
可以看到树以每个单词的字符为一个节点，直到字符添加完毕后设置上flag，标记当前节点结束为一个单词(即从根节点到当前节点为一个单词)。
当有新的单词进来时，只需要添加到树中即可，查找时，从根节点出发，遍历整棵树(其实总是遍历树的某个分支)。如果其中一个字符不在树中，则说明查找失败，否则所有的word按每个字符的顺序都能查找到，最后判断结束节点是否为一个单词，是，则查找成功。
代码实现
//叶子节点 type Node struct { isWord bool //是否为一个单词 next map[uint8]*Node //叶子节点对应的单个字符及其next指针 } type Trie struct { root *Node size int64 } func Constructor() Trie { return Trie{&Node{ isWord: false, next: make(map[uint8]*Node), },0} } /** 添加单词到字典中 */ func (this *Trie) Insert(word string) { if word ==""{ return } cur := this.root for i:= 0;i< len(word);i++ { r := word[i] if cur.next[r]== nil{ cur.next[r] = &Node{false, make(map[uint8]*Node)} } cur = cur.next[r] } if !cur.isWord { cur.isWord = true } } /** 查找单词 */ func (this *Trie) Search(word string) bool { if word ==""{ return false } cur := this.root for i:= 0;i< len(word);i++ { r := word[i] if cur.next[r]== nil{ return false } cur = cur.next[r] } return cur.isWord } /**查找对应前缀 */ func (this *Trie) StartsWith(prefix string) bool { if prefix ==""{ return false } cur := this.root for i:= 0;i< len(prefix);i++ { r := prefix[i] if cur.next[r]== nil{ return false } cur = cur.next[r] } return true }以上是“怎么实现Trie”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
