Python高效实现Trie(前缀树)及其插入和查找操作
Python高效实现Trie(前缀树)及其插入和查找操作
在Python面试中,考官通常会关注候选人的编程能力、问题解决能力以及对Python语言特性的理解。Trie(前缀树)是一种高效的数据结构,广泛应用于字符串处理、自动补全、拼写检查等场景。本文将详细介绍如何实现一个Trie,并提供插入和查找操作,确保代码实用性强,条理清晰,操作性强。
1. 引言
Trie(前缀树)是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串集合中的键。与其他树形数据结构不同,Trie的节点不存储键本身,而是存储键的前缀。每个节点的子节点表示具有相同前缀的不同可能后续字符。Trie的主要操作包括插入(insert)和查找(search)。
2. Trie的基本结构
Trie由节点组成,每个节点包含以下属性:
children
:一个字典,键为字符,值为对应的子节点。is_end_of_word
:一个布尔值,表示该节点是否是某个单词的结尾。
以下是Trie节点的定义:
<
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