LeetCode 208. Implement Trie (Prefix Tree)

https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/description/

Implement a trie with insert, search, and startsWith methods.

Note:
You may assume that all inputs are consist of lowercase letters a-z.

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• Trie，前缀树，字典树。Solution里提供了详细的数据结构和算法实现。由于用到指针数组，注意初始化指针，以及析构函数防止内存泄漏问题。
• Implement Trie (Prefix Tree) - LeetCode
  • https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/solution/
  • https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/discuss/58842/Maybe-the-code-is-not-too-much-by-using-%22next26%22-C++
• 字典树_百度百科
  • https://baike.baidu.com/item/字典树/9825209?fromtitle=Trie树&fromid=517527
  • 又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
• Trie - 维基百科，自由的百科全书
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Trie
  • 在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。

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//  main.cpp
//  LeetCode
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//  Created by Hao on 2017/3/16.
//  Copyright © 2017年 Hao. All rights reserved.
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#include <iostream>
using namespace std;

class TrieNode {
public:
    TrieNode() : isEnd(false) {
        memset(links, 0, sizeof(links)); // remember for inialization
    }
    
    ~TrieNode() {                        // remember to avoid memory leak
        for (auto & iter : links)
            delete iter;
    }
    
    bool containsKey(char ch) {
        return links[ch - 'a'] != nullptr;
    }
    
    TrieNode* get(char ch) {
        return links[ch - 'a'];
    }
    
    void put(char ch, TrieNode* node) {
        links[ch - 'a'] = node;
    }
    
    void setEnd() {
        isEnd = true;
    }
    
    bool getEnd() {
        return isEnd;
    }
    
private:
    TrieNode*   links[26];
    bool        isEnd;
};

class Trie {
public:
    /** Initialize your data structure here. */
    Trie() {
        root = new TrieNode;
    }
    
    ~Trie() {                           // remember to avoid memory leak
        delete root;
    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    void insert(string word) {
        TrieNode* node = root;
        
        for (int i = 0; i < word.size(); i ++) {
            char currentChar = word.at(i);
            
            if (! node->containsKey(currentChar)) {
                node->put(currentChar, new TrieNode());
            }
            
            node = node->get(currentChar);
        }
        
        node->setEnd();
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    bool search(string word) {
        TrieNode* node = searchPrefix(word);
        
        return node != nullptr && node->getEnd();
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    bool startsWith(string prefix) {
        TrieNode* node = searchPrefix(prefix);
        
        return node != nullptr;
    }
    
private:
    TrieNode* searchPrefix(string word) {
        TrieNode* node = root;
        
        for (int i = 0; i < word.size(); i ++) {
            char currentChar = word.at(i);
            
            if (node->containsKey(currentChar)) {
                node = node->get(currentChar);
            } else {
                return nullptr;
            }
        }
        
        return node;
    }

    TrieNode*   root;
};

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.insert(word);
 * bool param_2 = obj.search(word);
 * bool param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */

int main(int argc, char* argv[])
{
    Trie obj;
    
    obj.insert("word");
    bool param_2 = obj.search("word");
    bool param_3 = obj.startsWith("wo");
    bool param_4 = obj.startsWith("prefix");

    /*
     1
     1
     0
     */
    cout << param_2 << endl;
    cout << param_3 << endl;
    cout << param_4 << endl;

    return 0;
}