leetcode 前缀树

[208. 实现 Trie (前缀树)](https://leetcode.cn/problems/implement-trie-prefix-tree/)
[677. 键值映射](https://leetcode.cn/problems/map-sum-pairs/)
[211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计](https://leetcode.cn/problems/design-add-and-search-words-data-structure/)
[648. 单词替换](https://leetcode.cn/problems/replace-words/)

208. 实现 Trie (前缀树)

Trie（发音类似 “try”）或者说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数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。

请你实现 Trie 类：

Trie() 初始化前缀树对象。
void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。

示例：

输入
[“Trie”, “insert”, “search”, “search”, “startsWith”, “insert”, “search”]
[[], [“apple”], [“apple”], [“app”], [“app”], [“app”], [“app”]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]

解释
Trie trie = new Trie();
trie.insert(“apple”);
trie.search(“apple”); // 返回 True
trie.search(“app”); // 返回 False
trie.startsWith(“app”); // 返回 True
trie.insert(“app”);
trie.search(“app”); // 返回 True

type Trie struct {isEnd boolchildren [26]*Trie
}func Constructor() Trie {return Trie{}
}func (this *Trie) Insert(word string)  {t := thisfor _, c := range word {idx := c - 'a'if t.children[idx] == nil {t.children[idx] = &Trie{}}t = t.children[idx]}t.isEnd = true
}func (this *Trie) Search(word string) bool {node := thisfor _, c := range word {idx := c - 'a'if node.children[idx] == nil {return false}node = node.children[idx]}return node.isEnd
}func (this *Trie) StartsWith(prefix string) bool {node := thisfor _, c := range prefix {idx := c - 'a'if node.children[idx] == nil {return false}node = node.children[idx]}return true
}

677. 键值映射

设计一个 map ，满足以下几点:

字符串表示键，整数表示值
返回具有前缀等于给定字符串的键的值的总和
实现一个 MapSum 类：

MapSum() 初始化 MapSum 对象
void insert(String key, int val) 插入 key-val 键值对，字符串表示键 key ，整数表示值 val 。如果键 key 已经存在，那么原来的键值对 key-value 将被替代成新的键值对。
int sum(string prefix) 返回所有以该前缀 prefix 开头的键 key 的值的总和。

示例 1：

输入：
[“MapSum”, “insert”, “sum”, “insert”, “sum”]
[[], [“apple”, 3], [“ap”], [“app”, 2], [“ap”]]
输出：
[null, null, 3, null, 5]

解释：
MapSum mapSum = new MapSum();
mapSum.insert(“apple”, 3);
mapSum.sum(“ap”); // 返回 3 (apple = 3)
mapSum.insert(“app”, 2);
mapSum.sum(“ap”); // 返回 5 (apple + app = 3 + 2 = 5)

如果键 key 已经存在，那么原来的键值对 key-value 将被替代成新的键值对。这里使用map记录每次插入的记录，这里使用了delta技巧

type MapSum struct {cnt  map[string]introot *Trie
}type Trie struct {children [26]*Trieval      int
}func Constructor() MapSum {return MapSum{map[string]int{}, &Trie{}}
}func (this *MapSum) Insert(key string, val int) {node := this.rootdelta := valif this.cnt[key] > 0 {delta -= this.cnt[key]}this.cnt[key] = valfor _, c := range key {idx := c - 'a'if node.children[idx] == nil {node.children[idx] = &Trie{}}node.children[idx].val += deltanode = node.children[idx]}
}func (this *MapSum) Sum(prefix string) int {node := this.rootfor _, c := range prefix {idx := c - 'a'if node.children[idx] == nil {return 0}node = node.children[idx]}return node.val
}

211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计

请你设计一个数据结构，支持添加新单词和查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配。

实现词典类 WordDictionary ：

WordDictionary() 初始化词典对象
void addWord(word) 将 word 添加到数据结构中，之后可以对它进行匹配
bool search(word) 如果数据结构中存在字符串与 word 匹配，则返回 true ；否则，返回 false 。word 中可能包含一些 ‘.’ ，每个 . 都可以表示任何一个字母。

示例：

输入：
[“WordDictionary”,“addWord”,“addWord”,“addWord”,“search”,“search”,“search”,“search”]
[[],[“bad”],[“dad”],[“mad”],[“pad”],[“bad”],[“.ad”],[“b…”]]
输出：
[null,null,null,null,false,true,true,true]

解释：
WordDictionary wordDictionary = new WordDictionary();
wordDictionary.addWord(“bad”);
wordDictionary.addWord(“dad”);
wordDictionary.addWord(“mad”);
wordDictionary.search(“pad”); // 返回 False
wordDictionary.search(“bad”); // 返回 True
wordDictionary.search(“.ad”); // 返回 True
wordDictionary.search(“b…”); // 返回 True

处理search的方法位深度优先搜索

type WordDictionary struct {root *Trie
}func Constructor() WordDictionary {return WordDictionary{&Trie{}}
}func (this *WordDictionary) AddWord(word string)  {this.root.Insert(word)
}func (this *WordDictionary) Search(word string) bool {return dfs(word, 0, this.root)
}func dfs(word string, idx int,node *Trie) bool {if len(word) == idx {return node.isEnd}ch := word[idx]if ch == '.' {for i := 0; i < 26; i++ {child := node.children[i]if child != nil && dfs(word, idx+1, child) {return true}}} else {child := node.children[ch-'a']return child != nil && dfs(word, idx+1, child)}return false
}type Trie struct {isEnd boolchildren [26]*Trie
}func(t *Trie)Insert(word string) {node := tfor _, c := range word {idx := c - 'a'if node.children[idx] == nil {node.children[idx] = &Trie{}}node = node.children[idx]}node.isEnd = true
}

648. 单词替换

在英语中，我们有一个叫做词根(root) 的概念，可以词根后面添加其他一些词组成另一个较长的单词——我们称这个词为继承词(successor)。例如，词根an，跟随着单词 other(其他)，可以形成新的单词 another(另一个)。

现在，给定一个由许多词根组成的词典 dictionary 和一个用空格分隔单词形成的句子 sentence。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。如果继承词有许多可以形成它的词根，则用最短的词根替换它。

你需要输出替换之后的句子。

示例 1：

输入：dictionary = [“cat”,“bat”,“rat”], sentence = “the cattle was rattled by the battery”
输出：“the cat was rat by the bat”
示例 2：

输入：dictionary = [“a”,“b”,“c”], sentence = “aadsfasf absbs bbab cadsfafs”
输出：“a a b c”

func replaceWords(dictionary []string, sentence string) string {strArray := strings.Fields(sentence)trie := New()for _, word := range dictionary {trie.Insert(word)}ans := trie.Prefix(strArray[0])for i := 1; i < len(strArray); i++ {ans += " " + trie.Prefix(strArray[i])}return ans
}type Trie struct {isEnd    boolchildren [26]*Trie
}func New() Trie {return Trie{}
}func (t *Trie) Insert(word string) {node := tfor _, c := range word {idx := c - 'a'if node.children[idx] == nil {node.children[idx] = &Trie{}}node = node.children[idx]}node.isEnd = true
}func (t *Trie) Prefix(word string) string {ans := ""node := tfor _, c := range word {idx := c - 'a'if node.isEnd {return ans}if node.children[idx] == nil {return word}node = node.children[idx]ans += string('a' + idx)}return word
}

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