能用JAVA语言写一段关于数据结构删除字串代码嘛

可以的，以下是一个Java语言编写的删除指定子串的代码示例：

public static String deleteSubstring(String str, String substr) {
    int i = str.indexOf(substr);
    if(i == -1){
        return str;
    }
    return str.substring(0, i) + deleteSubstring(str.substring(i + substr.length()), substr);
}

该代码会递归地查找并删除字符串中的所有子串。如果在字符串中找不到指定的子串，就返回原始字符串。使用时，传入需要删除子串的原始字符串和要删除的子串即可。

相关问题

用java写一段 trie树代码

### 回答1：
下面是 Java 的 Trie 树代码：

class TrieNode {
    TrieNode[] children = new TrieNode[26];
    boolean isEndOfWord;
}

class Trie {
    TrieNode root;

    Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    void insert(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                node.children[index] = new TrieNode();
            }
            node = node.children[index];
        }
        node.isEndOfWord = true;
    }

    boolean search(String word) {
        TrieNode node = root;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                return false;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return node.isEndOfWord;
    }

    boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode node = root;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int index = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (node.children[index] == null) {
                return false;
            }
            node = node.children[index];
        }
        return true;
    }
}

你可以使用这个 Trie 类来进行插入、查询和前缀匹配操作。

### 回答2：
Trie树又称字典树，是一种用于高效存储和检索字符串集合的数据结构。下面是一个用Java编写的Trie树的示例代码：

public class TrieNode {
    private TrieNode[] children;
    private boolean isEndOfWord;

    public TrieNode() {
        children = new TrieNode[26]; // 假设只包含小写字母
        isEndOfWord = false;
    }
}

public class Trie {
    private TrieNode root;

    public Trie() {
        root = new TrieNode();
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode current = root;
        
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char c = word.charAt(i);
            int index = c - 'a';
            
            if (current.children[index] == null) {
                current.children[index] = new TrieNode();
            }

            current = current.children[index];
        }

        current.isEndOfWord = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        TrieNode current = root;
        
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char c = word.charAt(i);
            int index = c - 'a';
            
            if (current.children[index] == null) {
                return false; // 未找到
            }

            current = current.children[index];
        }

        return current.isEndOfWord; // 是否为一个完整的单词
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode current = root;
        
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char c = prefix.charAt(i);
            int index = c - 'a';
            
            if (current.children[index] == null) {
                return false; // 未找到
            }

            current = current.children[index];
        }

        return true; // 存在以该前缀开头的单词
    }
}

在以上代码中，我们定义了TrieNode类表示节点，包含一个长度为26的子节点数组和一个标志位以指示节点是否代表一个完整的单词。而Trie类则是Trie树的实现，包含插入、搜索和判断是否存在以给定前缀开头的单词的方法。在插入和搜索过程中，我们根据字符串的每个字符依次遍历树的节点，若某个节点的子节点不存在，则在相应位置新建一个子节点。最后，我们可以通过调用insert方法向Trie树中添加单词，search方法搜索某个单词是否在树中，startsWith方法判断是否存在以某个前缀开头的单词。

希望以上代码能帮助你理解和实现Trie树的基本功能。

### 回答3：
Trie树，又称字典树或前缀树，是一种多叉树结构，用于统计和处理字符串数据集。以下是用Java语言编写的一个简单的Trie树代码示例：

class TrieNode {
    private TrieNode[] children;
    private boolean isEndOfWord;

    public TrieNode() {
        children = new TrieNode[26]; // 假设只包含小写字母
        isEndOfWord = false;
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode current = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (current.children[index] == null) {
                current.children[index] = new TrieNode();
            }
            current = current.children[index];
        }
        current.isEndOfWord = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        TrieNode current = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (current.children[index] == null) {
                return false;
            }
            current = current.children[index];
        }
        return current.isEndOfWord;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode current = this;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int index = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (current.children[index] == null) {
                return false;
            }
            current = current.children[index];
        }
        return true;
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个TrieNode类，其中包括一个children数组用于保存子节点，一个布尔值isEndOfWord用于判断是否是单词的结尾。

TrieNode类中的insert方法用于向Trie树中插入一个单词。它遍历单词的每个字符，并根据字符的ASCII码将其插入到对应的子节点中。

search方法用于查询一个单词是否存在于Trie树中。它遍历单词的每个字符，并检查对应的子节点是否存在。

startsWith方法用于判断是否有单词以给定的前缀开头。它遍历前缀的每个字符，并检查对应的子节点是否存在。

使用这个Trie树，我们可以快速插入、搜索和判断以及前缀开头的操作，对于处理大量字符串数据非常高效。