Trie树，又称单词查找树、字典

树，是一种树形结构，用于检索字符串数据集中的键。它的优点是能够最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比较高。在Trie树中，每个节点代表一个字符或者一个字符串，根节点代表空字符串。从根节点到某一个节点所经过的路径表示一个字符串，每个节点的所有子节点代表的字符都不相同。Trie树常用于搜索提示、字符串匹配、字符串排序等方面。

相关问题

Trie字典树的Java代码实现 返回单词

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

    public TrieNode() {
        children = new TrieNode[26]; // 字母表的大小为26
        isEndOfWord = false;
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode curr = this;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (curr.children[c - 'a'] == null) {
                curr.children[c - 'a'] = new TrieNode();
            }
            curr = curr.children[c - 'a'];
        }
        curr.isEndOfWord = true;
    }

    public boolean search(String word) {
        TrieNode node = searchPrefix(word);
        return node != null && node.isEndOfWord;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        TrieNode node = searchPrefix(prefix);
        return node != null;
    }

    private TrieNode searchPrefix(String prefix) {
        TrieNode 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 TrieNode root;

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

    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，`TrieNode`表示Trie的节点，`Trie`表示Trie树的结构。其中`TrieNode`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 TrieNode {
    private final int ALPHABET_SIZE = 26;
    private TrieNode[] children;
    private boolean isEndOfWord;

    public TrieNode() {
        children = new TrieNode[ALPHABET_SIZE];
        isEndOfWord = false;
    }
}

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 ch = word.charAt(i);
            int index = ch - '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 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<>();
        TrieNode current = root;
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        getAllWordsUtil(current, sb, result);
        return result;
    }

    private void getAllWordsUtil(TrieNode 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，TrieNode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。

c语言字典trie树代码实现

以下是一个简单的 C 语言字典 Trie 树的代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_WORD_LEN 100

typedef struct TrieNode {
    char value;
    struct TrieNode *children[26];
    int is_end;
} TrieNode;

TrieNode *createNode(char value) {
    TrieNode *node = (TrieNode *) malloc(sizeof(TrieNode));
    node->value = value;
    for (int i = 0; i < 26; i++) {
        node->children[i] = NULL;
    }
    node->is_end = 0;
    return node;
}

void insert(TrieNode *root, char *word) {
    TrieNode *curr = root;
    int len = strlen(word);
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        int index = word[i] - 'a';
        if (curr->children[index] == NULL) {
            curr->children[index] = createNode(word[i]);
        }
        curr = curr->children[index];
    }
    curr->is_end = 1;
}

int search(TrieNode *root, char *word) {
    TrieNode *curr = root;
    int len = strlen(word);
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        int index = word[i] - 'a';
        if (curr->children[index] == NULL) {
            return 0;
        }
        curr = curr->children[index];
    }
    return curr->is_end;
}

int main() {
    TrieNode *root = createNode('\0');
    char word[MAX_WORD_LEN];
    int choice = 0;
    do {
        printf("1. Insert Word\n");
        printf("2. Search Word\n");
        printf("3. Exit\n");
        printf("Enter Choice: ");
        scanf("%d", &choice);
        switch (choice) {
            case 1:
                printf("Enter Word to Insert: ");
                scanf("%s", word);
                insert(root, word);
                break;
            case 2:
                printf("Enter Word to Search: ");
                scanf("%s", word);
                if (search(root, word)) {
                    printf("%s is present in the dictionary.\n", word);
                } else {
                    printf("%s is not present in the dictionary.\n", word);
                }
                break;
            case 3:
                printf("Exiting...\n");
                break;
            default:
                printf("Invalid Choice!\n");
                break;
        }
    } while (choice != 3);
    return 0;
}

该实现中使用了一个 TrieNode 结构体来表示 Trie 树中的每个节点，其中包含了节点的值，子节点指针数组和一个标志位，用于指示该节点是否为单词的结尾。

在插入单词时，从根节点开始遍历 Trie 树，如果当前节点的相应子节点为空，则新建一个节点并将其作为当前节点的相应子节点。最后将单词的结尾节点的标志位设置为 1。

在查找单词时，同样从根节点开始遍历 Trie 树，如果当前节点的相应子节点为空，则说明该单词不存在于 Trie 树中。如果单词的最后一个字符所在的节点的标志位为 1，则说明该单词存在于 Trie 树中。

该实现中还包含了一个简单的命令行界面，用于接收用户的输入并执行相应的操作。