【算法】Trie数（前缀树/字典树）简介及Leetcode上关于前缀树的题
前几天同学面今日头条被问到了Trie树，刚好我也对于Trie树这种数据结构不是很熟悉，所以研究了一下前缀树，然后把Leetcode上关于前缀树的题都给做了一遍。
Leetcode上关于前缀树的题有如下：
- 208. Implement Trie (Prefix Tree)这道题是实现一个前缀树，作为基础题啦
- Add and Search Word - Data structure design这道题是把前缀树做一个简单的变形
- 472. Concatenated Words
- 212. Word Search II
- 421. Maximum XOR of Two Numbers in an Array
Trie简介
Trie树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。
典型应用是
1. 用于统计和排序大量的字符串（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。
2. 用于前缀匹配，比如我们在搜索引擎中输入待搜索的字词时，搜索引擎会给予提示有哪些前缀。
它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。缺点就是空间开销大。
前缀树
有如下特点：
1. 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
2. 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
4. 如果字符的种数为n，则每个结点的出度为n，这也是空间换时间的体现，浪费了很多的空间。
5. 插入查找的复杂度为O(n)，n为字符串长度。
对于Leetcode上208. Implement Trie (Prefix Tree)这道题就是前缀树的一个实现，代码如下：
class TrieNode {
public:
//因为题目中是说字符都是小写字母。所以只用26个子节点就好
TrieNode *child[26];
bool isWord;
TrieNode() : isWord(false){
for (auto &a : child) a = nullptr;
}
}; //这个是前缀树的每个节点的构造,其中isWord表示是否有以这个节点结尾的单词
//下面这个就是前缀树所包含的操作了
class Trie {
private:
TrieNode *root;
public:
/** Initialize your data structure here. */
Trie() {
root = new TrieNode();
}
/** Inserts a word into the trie. */
//插入操作
void insert(string word) {
TrieNode * nptr = root;
for (int i = 0; i//每次判断接下来的这个节点是否存在,如果不存在则创建一个
if (nptr->child[word[i] - 'a'] == NULL)
nptr->child[word[i] - 'a'] = new TrieNode();
nptr = nptr->child[word[i] - 'a'];
}
nptr->isWord = true;
}
/** Returns if the word is in the trie. */
//搜索操作，判断某一个字符串是否存在于这个字典序列中
bool search(string word) {
if (word.size() == 0)
return false;
TrieNode *nptr = root;
for (int i = 0; iif (nptr->child[word[i] - 'a'] == NULL)
return false;
nptr = nptr->child[word[i] - 'a'];
}
//判断是否有以当前节点为结尾的字符串
return nptr->isWord;
}
/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
//判断是否存在以prefix为前缀的字符串，其实跟search操作几乎一样啦，只不过最后返回的时候不用判断结尾节点是否为一个叶子结点
bool startsWith(string prefix) {
if (prefix.size() == 0)
return false;
TrieNode *nptr = root;
for (int i = 0; iif (nptr->child[prefix[i] - 'a'] == NULL)
return false;
nptr = nptr->child[prefix[i] - 'a'];
}
return true;
}
}; Leetcode上关于Trie的题
211. Add and Search Word - Data structure design
211. Add and Search Word - Data structure design
这道题题意是创建一个数据结构，能够有插入字符串和查找是否存在字符串的操作，但是查找操作需要支持模糊查找，即要满足如下的条件
addWord(“bad”)
addWord(“dad”)
addWord(“mad”)
search(“pad”) -> false
search(“bad”) -> true
search(“.ad”) -> true
search(“b..”) -> true
这道题的思路就是一个前缀树变形，只不过在查找操作的时候，如果碰见了「.」则将其每个子节点都搜索一遍，相当于一个DFS了
class TrieNode {
public:
TrieNode *child[26];
bool isWord;
TrieNode() : isWord(false){
for (auto &a : child) a = NULL;
}
};
class WordDictionary {
private:
TrieNode *root;
public:
/** Initialize your data structure here. */
WordDictionary() {
root = new TrieNode();
}
/** Adds a word into the data structure. */
void addWord(string word) {
TrieNode* nptr = root;
for(int i=0;i'a';
if(nptr->child[k] == NULL)
nptr->child[k] = new TrieNode();
nptr = nptr->child[k];
}
nptr->isWord = true;
}
bool dfs(string word,TrieNode *root){
if(root == NULL)
return false;
if(word.size() == 0)
return root->isWord;
TrieNode* nptr = root;
if(word[0] != '.'){
int k = word[0]-'a';
if(nptr->child[k] == NULL)
return false;
return dfs(word.substr(1),nptr->child[k]);
}else{
//如果该字符为「.」则搜索其每一个子节点。
bool tmp = false;
for(int j=0;j<26;j++)
if(dfs(word.substr(1),nptr->child[j]) == true)
return true;
return false;
}
}
/** Returns if the word is in the data structure. A word could contain the dot character '.' to represent any one letter. */
bool search(string word) {
return dfs(word,root);
}
}; 472. Concatenated Words
472. Concatenated Words
这道题就是给一组字符串，然后找出其中所有可以用其他字符串拼接成的字符串
Input: [“cat”,”cats”,”catsdogcats”,”dog”,”dogcatsdog”,”hippopotamuses”,”rat”,”ratcatdogcat”]
Output: [“catsdogcats”,”dogcatsdog”,”ratcatdogcat”]
Explanation:
“catsdogcats” can be concatenated by “cats”, “dog” and “cats”;
“dogcatsdog” can be concatenated by “dog”, “cats” and “dog”;
“ratcatdogcat” can be concatenated by “rat”, “cat”, “dog” and “cat”.
这道题其实非常的来气，因为这道题用C++写的话Trie过不了，在最后一组数据中会报Memory超过限制，但是用Java写的话，就不会有问题。【看到有同学说是因为Leetcode中用C++写的话需要释放内存，否则运行多组case会爆memory，但是我实测的结果发现加上手动释放内存依然过不了】
看discuss里面有个深度优化的Trie写法能够解决这个问题:C++ Solutions, Backtrack, DP, or Trie.问题里的第二楼
不过通用的Trie解法如下
class TrieNode {
public:
TrieNode *child[26];
bool isWord;
TrieNode() : isWord(false) {
for (auto &a : child) a = NULL;
}
};
class Trie {
private:
TrieNode *root;
public:
/** Initialize your data structure here. */
Trie() {
root = new TrieNode();
}
/** Inserts a word into the trie. */
void insert(string word) {
TrieNode * nptr = root;
for (int i = 0; iif (nptr->child[word[i] - 'a'] == NULL)
nptr->child[word[i] - 'a'] = new TrieNode();
nptr = nptr->child[word[i] - 'a'];
}
nptr->isWord = true;
}
/** Returns if the word is in the trie. */
//这个函数返回的是所有能够切分一个字符串的位置
vector<int> search(string word) {
vector<int> res;
TrieNode *nptr = root;
for (int i = 0; iif (nptr->isWord)
res.push_back(i);
if (nptr->child[word[i] - 'a'] == NULL)
return res;
nptr = nptr->child[word[i] - 'a'];
}
return res;
}
};
class Solution {
public:
Trie trie;
unordered_map<string, int> mark;
static bool cmp(const string &a,const string &b){
return a.size()//k这个主要用来记录是否是最外层的，如果不是最外层的话，则只需要喊str这个串本身是否含在已包含的字符串中就好。
bool judge(string& str, int k) {
vector<int> res = trie.search(str);
//从末端进行搜索，能够优化一些效率
reverse(res.begin(),res.end());
if (k == 1) {
if (mark.find(str) != mark.end())
return true;
}
for (int i = 0; istring tmp = str.substr(res[i]);
if (judge(tmp, 1)) {
mark[str] = 1;
return true;
}
}
return false;
}
vector<string> findAllConcatenatedWordsInADict(vector<string>& words) {
sort(words.begin(),words.end(),cmp);
vector<string> res;
for (auto && i : words) {
if(i.size() == 0)
continue;
if (judge(i, 0))
res.push_back(i);
trie.insert(i);
mark[i] = 1;
}
return res;
}
}; 这个过不去，我也是非常的无奈，最后只要用了个hashmap暴力做，代码如下：
unordered_set<string> mark;
static bool cmp(const string &a,const string &b){
return a.size()bool judge(string &word,int pos,string str) {
if(pos == word.size()){
if(mark.find(str)!= mark.end())
return true;
return false;
}
str += word[pos];
if(mark.find(str) != mark.end()){
string tmp = "";
if(judge(word,pos+1,""))
return true;
}
return judge(word,pos+1,str);
}
vector<string> findAllConcatenatedWordsInADict(vector<string>& words) {
sort(words.begin(),words.end(),cmp);
vector<string> res;
for (auto && i : words) {
if(i.size() == 0)
continue;
if (judge(i, 0,""))
res.push_back(i);
mark.insert(i);
}
return res;
} 212. Word Search II
212. Word Search II
这道题的减弱版是word search I 是给一个图，然后看如果沿着某一个路径的话，是否存在一个给定的字符串，那就跑一个DFS加回溯就好
如果是一组字符串，则需要做一个查询优化了，就是建一个Trie数，每次从某个节点开始DFS这个图，然后再搜索的时候，也对应着在搜索这颗Trie，如果搜到了以某一个leaf节点，则其就是一个结果，然后再将其置为非叶子结点，避免重复查找。
具体在实现上，有几个细节：
1. 每个叶子结点可以就存着这个字符串是什么
2. 其次这道题只用到了Trie的建树操作即可，剩下的search操作是不需要的，所以只用一个TrieNode数据结构就可以了
vector<string> res;
struct TrieNode{
vectorif(nptr->child[word[i] - 'a'] == nullptr)
nptr->child[word[i] - 'a'] = new TrieNode();
nptr = nptr->child[word[i] - 'a'] ;
}
nptr->word = word;
}
return root;
}
void dfs(TrieNode* root,vector<vector<char>>& board,int i,int j){
//一定要注意这个函数中，几个跳出循环的先后顺序，一定一定要注意
if(root == nullptr ) return;
if(root->word.size() >0){
res.push_back(root->word);
root->word = "";
}
int n = board.size();
int m = board[0].size();
if(i<0 ||j <0||i>=n|| j>=m)
return;
if(board[i][j] == 0) return;
//tmp是用来回溯的
int tmp = board[i][j]-'a';
board[i][j] = 0;
dfs(root->child[tmp],board,i-1,j);
dfs(root->child[tmp],board,i,j-1);
dfs(root->child[tmp],board,i+1,j);
dfs(root->child[tmp],board,i,j+1);
board[i][j] = tmp+'a';
return;
}
vector<string> findWords(vector<vector<char>>& board, vector<string>& words) {
auto root = buildTrie(words);
int n = board.size();
int m = board[0].size();
for(int i =0 ;ifor(int j = 0;jreturn res;
} 421. Maximum XOR of Two Numbers in an Array
421. Maximum XOR of Two Numbers in an Array
这道题是给一个数组，让找出其中两两异或之后和最大的结果。需要用 O(n) 的算法复杂度
这道题之前在【算法】按位Bit By Bit的方法里面有介绍过按位依次搜索的算法，这里用Trie的方法可以再做一遍。
思路就是先将数组中所有数构建一棵Trie，然后再扫一遍数组中的每个数，遇到能够异或得到1的，则这一位是1，否则是0.
struct TrieNode{
vector其他需要特别注意到的地方
以上的几道题都用到了递归/DFS的写法，一定要注意递归终止条件的先后顺序，一定一定要注意，今天碰到了好多的坑点。