Solution: Implement Trie Prefix Tree

Author: obzva

implement-trie-prefix-tree/flynn.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+'''
+풀이
+- Trie 자료구조 구현을 따릅니다
+
+Big O
+- N: 이전까지 insert한 word의 수
+- W: 현재 insert하거나 search하려는 word의 길이
+- P: 현재 startsWith하려는 prefix의 길이
+
+- insert
+  - Time complexity: O(W)
+    - word를 구성하는 모든 문자에 대해 현재 Trie에 저장 여부를 검사합니다
+      해시맵 자료구조를 사용하고 있기에 검색과 삽입 모두 constant 시간 복잡도를 가집니다
+  - Space complexity: O(W)
+    - 최악의 경우 모든 문자를 Trie에 새롭게 추가할 수 있습니다
+- search
+  - Time complexity: O(W)
+    - insert와 같습니다
+  - Space complexity: O(1)
+- startsWith
+  - Time complexity: O(P)
+    - search와 같습니다
+  - Space complexity: O(1)
+'''
+
+class Trie:
+
+    def __init__(self):
+        self.root = {}
+
+    def insert(self, word: str) -> None:
+        parent = self.root
+
+        for c in word:
+            if c not in parent:
+                parent[c] = {}
+            parent = parent[c]
+
+        parent["word"] = word
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        parent = self.root
+
+        for c in word:
+            if c not in parent:
+                return False
+            parent = parent[c]
+        
+        return "word" in parent and parent["word"] == word
+        
+
+    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+        parent = self.root
+
+        for c in prefix:
+            if c not in parent:
+                return False
+            parent = parent[c]
+        
+        return True
+        
+
+
+# Your Trie object will be instantiated and called as such:
+# obj = Trie()
+# obj.insert(word)
+# param_2 = obj.search(word)
+# param_3 = obj.startsWith(prefix)