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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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