208. Implement Trie

문제

A trie (pronounced as "try") or prefix tree is a tree data structure used to efficiently store and retrieve keys in a dataset of strings. There are various applications of this data structure, such as autocomplete and spellchecker.

Implement the Trie class:

• Trie() Initializes the trie object.
• void insert(String word) Inserts the string word into the trie.
• boolean search(String word) Returns true if the string word is in the trie (i.e., was inserted before), and false otherwise.
• boolean startsWith(String prefix) Returns true if there is a previously inserted string word that has the prefix prefix, and false otherwise.

예제 입출력

Input
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
Output
[null, null, true, false, true, null, true]

Explanation
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple");   // return True
trie.search("app");     // return False
trie.startsWith("app"); // return True
trie.insert("app");
trie.search("app");     // return True

참고

You can read the full description here.

풀이 1

접근법

1. defaultdict를 이용해 구현합니다.
2. init: root를 초기화합니다.
3. insert: 현재 노드에 현재 단어의 key가 있으면 노드를 갱신해줍니다. 없으면 새로운 키 - 값 쌍을 만듭니다.
4. insert 과정 중 삽입이 완료 되었으면 해당 위치에 None - None 으로 키 - 값 쌍을 추가합니다.
5. startsWith, search: 트라이를 순회하면서 성공 실패 여부를 체크합니다. search의 경우 None 값이 있는지 체크합니다.

구현 코드

from collections import defaultdict

class Trie:

    def __init__(self):
        self.root = defaultdict(dict)

    def insert(self, word: str) -> None:
        word = list(word)[::-1]
        cur_node = self.root
        while(word):
            cur_word = word.pop()
            if cur_word not in set(cur_node.keys()):
                cur_node[cur_word] = defaultdict(dict)
            cur_node = cur_node[cur_word]
        cur_node[None] = None

    def search(self, word: str) -> bool:
        word = list(word)[::-1]
        cur_node = self.root
        while(word):
            cur_word = word.pop()
            if cur_word not in set(cur_node.keys()):
                return False
            cur_node = cur_node[cur_word]

        if None in cur_node:
            return True
        else:
            return False


    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        word = list(prefix)[::-1]
        cur_node = self.root
        while(word):
            cur_word = word.pop()
            if cur_word not in set(cur_node.keys()):
                return False
            cur_node = cur_node[cur_word]
        return True

복잡도 분석

• $n$: 단어 길이
• 시간복잡도: $O(n)$

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책에 있는 풀이

참고

원본 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다.

풀이 2

접근법

1. TrieNode 클래스를 별도로 선언합니다.
2. 단어가 끝나는 부분에 True 로 체크를 해줍니다.

구현 코드

import collections


# 트라이의 노드
class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.word = False
        self.children = collections.defaultdict(TrieNode)


class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    # 단어 삽입
    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.root
        for char in word:
            node = node.children[char]
        node.word = True

    # 단어 존재 여부 판별
    def search(self, word: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]

        return node.word

    # 문자열로 시작 단어 존재 여부 판별
    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]

        return True

참고용 그림