Implementamos un árbol de prefijos simple que admite los siguientes tres métodos:
- Admite el uso de O ( S ) O (S)La complejidad temporal de O ( S ) es agregar una palabra al árbol de prefijos, donde SSS es la longitud de la cuerda
- Admite el uso de O ( S ) O (S)La complejidad temporal de O ( S ) es determinar si una cadena está en el árbol de prefijos, donde SSS es la longitud de la cuerda
- Admite el uso de O ( S × T ) O(S \times T)O ( S×La complejidad temporal de T ) es obtener todas las subcadenas de una cadena que existen en el árbol de prefijos, dondeSSS es la longitud de la cuerda,TTT es la profundidad del árbol de prefijos
from typing import List
class Trie:
"""前缀树
支持以下 3 个方法：
- 支持使用 O(S) 的时间复杂度，将一个词语添加到前缀树中，其中 S 为字符串长度
- 支持使用 O(S) 的时间复杂度，判断一个字符串是否在前缀树中，其中 S 为字符串长度
- 支持使用 O(S·T) 的时间复杂度，获取一个字符串中所有存在于前缀树中的子串，其中 S 为字符串长度，T 为前缀树深度
"""
def __init__(self):
self._trie = {
} # 初始化前缀树的根节点
def add_word(self, word: str) -> None:
"""将一个词语 word 添加到前缀树中
Parameters
----------
word : str
需要添加的词语
"""
node = self._trie
for ch in word:
if ch not in node:
node[ch] = {
}
node = node[ch]
node["$"] = word # 标记当前位置可以是完整词语
def match(self, s: str) -> bool:
"""判断一个字符串 s 是否在前缀树中
Parameters
----------
s : str
需要查询的字符串
Returns
-------
bool
字符串 s 是否在前缀树中
"""
node = self._trie
for ch in s:
if ch not in node:
return False
node = node[ch]
return "$" in node
def findall(self, s: str) -> List[str]:
"""获取一个字符串 s 中所有存在于前缀树中的子串
Parameters
----------
s : str
需要查询的字符串
Returns
-------
List[str]
返回字符串 s 中所有存在于前缀树中的子串
"""
res = []
for i in range(len(s)):
node = self._trie
for j in range(i, len(s)):
ch = s[j]
if ch not in node:
break
node = node[ch]
if "$" in node:
res.append(node["$"])
return res