字典树算法

 回答1：

Trie 字典树

的Java代码

实现

可以分为以下几部分:

1. 定义

Trie

节点类，包含children数组和isEndOfWord标识，用于表示是否是单词的结尾。

2. 定义

Trie

类，包含插入、查找和删除操作。

3. 在

Trie

类中

实现

插入操作，遍历字符串每一个字符，在

Trie 树

中寻找对应节点，如果不存在则新建节点。

4. 在

Trie

类中

实现

查找操作，遍历字符串每一个字符，在

Trie 树

中寻找对应节点，如果找到最后一个字符对应的节点的isEndOfWord标识为true，则说明字符串是单词。

5. 在

Trie

类中

实现

删除操作，遍历字符串每一个字符，在

Trie 树

中寻找对应节点，如果找到最后一个字符对应的节点的isEndOfWord标识为true，则将其设为false，并删除空节点。

如果需要完整代码和注释请告诉我。

回答2：

Trie

（

字典树

）是一种常用的

数据结构

，用于高效地存储和查找字符串。下面是

Trie 字典树

的Java代码

实现

，用于返回单词。

 class Trie Node { private Trie Node[] children; private boolean isEndOfWord;  public Trie Node() { children = new Trie Node[26]; // 字母表的大小为26 isEndOfWord = false; }  public void insert(String word) {  Trie Node curr = this; for (char c : word.toCharArray()) { if (curr.children[c - 'a'] == null) { curr.children[c - 'a'] = new Trie Node(); } curr = curr.children[c - 'a']; } curr.isEndOfWord = true; }  public boolean search(String word) {  Trie Node node = searchPrefix(word); return node != null && node.isEndOfWord; }  public boolean startsWith(String prefix) {  Trie Node node = searchPrefix(prefix); return node != null; }  private Trie Node searchPrefix(String prefix) {  Trie Node curr = this; for (char c : prefix.toCharArray()) { if (curr.children[c - 'a'] == null) { return null; } curr = curr.children[c - 'a']; } return curr; } }  public class Trie { private Trie Node root;  public Trie () { root = new Trie Node(); }  public void insert(String word) { root.insert(word); }  public boolean search(String word) { return root.search(word); }  public boolean startsWith(String prefix) { return root.startsWith(prefix); } }  public class Main { public static void main(String[] args) {  Trie trie = new Trie ();  trie .insert("apple");  trie .insert("app");  System.out.println( trie .search("apple")); // 输出：true System.out.println( trie .startsWith("app")); // 输出：true System.out.println( trie .search("banana")); // 输出：false } } 

以上代码中，`

Trie

Node`表示

Trie

的节点，`

Trie

`表示

Trie 树

的结构。其中`

Trie

Node`类包含了插入单词、查找单词（完全匹配）以及查找前缀的功能。`

Trie

`类则是对外提供插入、查找单词和前缀的方法。

在`main`方法中，我们演示了如何使用`

Trie

`类来插入和查找单词。首先，我们插入了两个单词"apple"和"app"。然后分别调用`search`方法来查找"apple"和"banana"，以及`startsWith`方法来查找以"app"开头的单词。最后，打印出对应的结果，即是否找到了对应的单词或前缀。

以上是

Trie 字典树

的Java代码

实现

，用于返回单词。

回答3：

Trie 字典树

是一种经典的

数据结构

，用于高效地存储和查找字符串集合。下面是一个基于Java的

Trie 字典树

的代码

实现

，可以

实现

返回单词的功能：

 class Trie Node { private final int ALPHABET_SIZE = 26; private Trie Node[] children; private boolean isEndOfWord;  public Trie Node() { children = new Trie Node[ALPHABET_SIZE]; isEndOfWord = false; } }  class Trie { private Trie Node root;  public Trie () { root = new Trie Node(); }  public void insert(String word) {  Trie Node current = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char ch = word.charAt(i); int index = ch - 'a'; if (current.children[index] == null) { current.children[index] = new Trie Node(); } current = current.children[index]; } current.isEndOfWord = true; }  public boolean search(String word) {  Trie Node current = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char ch = word.charAt(i); int index = ch - 'a'; if (current.children[index] == null) { return false; } current = current.children[index]; } return current != null && current.isEndOfWord; }  public List<String> getAllWords() { List<String> result = new ArrayList<>();  Trie Node current = root; StringBuilder sb = new StringBuilder(); getAllWordsUtil(current, sb, result); return result; }  private void getAllWordsUtil( Trie Node node, StringBuilder sb, List<String> result) { if (node == null) { return; } if (node.isEndOfWord) { result.add(sb.toString()); }  for (int i = 0; i < ALPHABET_SIZE; i++) { if (node.children[i] != null) { sb.append((char)('a' + i)); getAllWordsUtil(node.children[i], sb, result); sb.deleteCharAt(sb.length() - 1); } } } }  public class Main { public static void main(String[] args) {  Trie trie = new Trie ();  String[] words = {"hello", "world", "java", "programming"}; for (String word : words) {  trie .insert(word); }  List<String> allWords = trie .getAllWords(); System.out.println("All words in trie : " + allWords); } } 

上述代码中，

Trie

Node类表示

字典树

的节点，包括一个指向子节点的数组和一个标记，用于表示节点是否是某个单词的结尾。

Trie

类封装了

字典树

的操作，包括插入单词、查找单词和返回所有单词的功能。在代码的主函数中，我们创建一个

Trie

对象并插入一些单词，然后调用getAllWords()方法返回

字典树

中的所有单词。最后，打印出返回的单词列表。

希望以上解答对您有所帮助，如有更多疑问，请继续追问。

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