feat: implement-trie-prefix-tree 문제 풀이

Author: unpo88

implement-trie-prefix-tree/unpo88.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+class Trie:
+
+      def __init__(self):
+          self.children = {}
+          self.is_end = False
+
+      def insert(self, word: str) -> None:
+          node = self
+          for c in word:
+              if c not in node.children:
+                  node.children[c] = Trie()
+              node = node.children[c]
+          node.is_end = True
+
+      def search(self, word: str) -> bool:
+          node = self._find(word)
+          return node is not None and node.is_end
+
+      def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+          return self._find(prefix) is not None
+
+      def _find(self, s: str):
+          node = self
+          for c in s:
+              if c not in node.children:
+                  return None
+              node = node.children[c]
+          return node
+
+
+"""
+================================================================================
+풀이 과정
+================================================================================
+
+[문제 이해]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+1. Trie(트라이) 자료구조 구현
+2. insert(word): 단어 삽입
+3. search(word): 정확히 일치하는 단어 있는지
+4. startsWith(prefix): prefix로 시작하는 단어 있는지
+
+
+[1차 시도] 해시맵
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+5. 처음에 해싱으로 풀었더니 통과는 했는데 startsWith에서 결국 전체 순회 필요
+6. 시간복잡도 O(n × m) → 비효율적, 진짜 Trie로 풀어야겠다
+
+
+[2차 시도] 진짜 Trie
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+7. 각 노드가 children(자식 노드들)과 is_end(단어 끝 여부)를 가짐
+
+8. 구조 예시: "app", "apple" 삽입 시
+
+        root
+         │
+         a
+         │
+         p
+         │
+         p (is_end: "app")
+         │
+         l
+         │
+         e (is_end: "apple")
+
+9. insert: 문자 하나씩 따라가며 노드 생성, 마지막에 is_end = True
+10. search: 문자 따라간 후 is_end가 True인지 확인
+11. startsWith: 문자 따라갈 수 있으면 True
+
+
+[복잡도 분석]
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+12. 시간복잡도: O(m) - 모든 연산
+    - m: 단어/prefix 길이
+
+13. 공간복잡도: O(n × m)
+    - n: 단어 개수, m: 평균 단어 길이
+"""