C# TrieTree介绍及实现方法

在自然语言处理（NLP）研究中，NGram是最基本但也是最有用的一种比对方式，这里的N是需要比对的字符串的长度，而今天我介绍的TrieTree，正是和NGram密切相关的一种数据结构，有人称之为字典树。TrieTree简单的说是一种多叉树，每个节点保存一个字符，这么做的好处是当我们要做NGram比对时，只需要直接从树的根节点开始沿着某个树叉遍历下去，就能完成比对；如果没找到，停止本次遍历。这话讲得有些抽象，我们来看一个实际的例子。

假设我们现在词库里面有以下一些词：

上海市
上海滩
上海人
上海公司
北京
北斗星
杨柳
杨浦区

如图所示：挂在根节点上的字有上、北、杨，

如果我们现在对“上海市杨浦区”这个词做3gram就有上海市、海市杨、市杨浦、杨浦区，现在我们要知道哪些词是能够被这个字典识别的，通常我们可以用NGram来做分词。有了这颗树，我们只需要依次取每个字符，从根开始进行比对，比如上海市，我们能够匹配 上->海->市，这个路径，所以匹配；比如海市杨，由于没有“海”字挂在根节点上，所以停止；市杨浦也无法匹配；最终匹配杨浦区，得到 杨->浦->区 这个路径，匹配。

最终我们可以把“上海市杨浦区”切分为 上海市|杨浦区。

尽管TrieTree要比普通字符串数组节省很多时间，但这并不是没有代价的，因为你要先根据字典构建这棵树，这个代价并不低，当然对于某个应用来说一旦TrieTree构建完成就可以重复使用，所以针对大规模比对来说，性能提升还是很客观的。

下面是TrieTree的C#实现。

复制代码 代码如下:

   public class TrieTree   
   {       
   TrieNode _root = null; 
   private TrieTree()    
   {          
   _root = new TrieNode(char.MaxValue,0); 
   charCount = 0;  
   }      
   static TrieTree _instance = null;
   public static TrieTree GetInstance()  
   {           
   if (_instance == null)       
   {            
   _instance = new TrieTree();      
   }          
   return _instance;  
   }       
   public TrieNode Root  
   {          
   get { return _root;
   }  
   }       
   public void AddWord(char ch)
   {          
TrieNode newnode=_root.AddChild(ch);  
newnode.IncreaseFrequency();          
newnode.WordEnded = true;     
}        int charCount;   
public void AddWord(string word)  
{         
if (word.Length == 1)    
{              
AddWord(word[0]);    
charCount++;      
}        
else   
{                
char[] chars=word.ToCharArray();    
TrieNode node = _root;          
charCount += chars.Length;     
for (int i = 0; i < chars.Length; i++) 
{                   
TrieNode newnode=node.AddChild(chars[i]);   
newnode.IncreaseFrequency();          
node = newnode;          
}          
node.WordEnded = true; 
}      
}      
public int GetFrequency(char ch)  
{          
TrieNode matchedNode = _root.Children.FirstOrDefault(n => n.Character == ch); 
if (matchedNode == null)     
{              
return 0;       
}          
return matchedNode.Frequency; 
}      
public int GetFrequency(string word)
{       
if (word.Length == 1)
{             
return GetFrequency(word[0]);
}           
else     
{           
char[] chars = word.ToCharArray();
TrieNode node = _root;       
for (int i = 0; i < chars.Length; i++)  
{                
if (node.Children == null)  
return 0;             
TrieNode matchednode = node.Children.FirstOrDefault(n => n.Character == chars[i]);
if (matchednode == null)         
{                     
return 0;        
}                 
node = matchednode;   
}             
if (node.WordEnded == true)       
return node.Frequency;      
else                  
return -1;          
}     
}  
}

这里我们使用了单例模式，因为TrieTree类似缓存，不需要重复创建。下面是TreeNode的实现：

复制代码 代码如下:

   public class TrieNode   
   {      
   public TrieNode(char ch,int depth)
   {          
   this.Character=ch;
   this._depth=depth;
   }      
   public char Character;
   int _depth;       
   public int Depth  
   {           
   get{return _depth;
   }     
   }    
   TrieNode _parent=null;
   public TrieNode Parent    
   {         
   get {
   return _parent;
   }         
   set { _parent = value;
   }
   }      
   public bool WordEnded = false; 
   HashSet _children=null; 
   public HashSet Children
   {          
   get {
   return _children;
   }      
   }       
   public TrieNode GetChildNode(char ch)
   {           
   if (_children != null)   
   return _children.FirstOrDefault(n => n.Character == ch); 
   else              
   return null;     
   }      
   public TrieNode AddChild(char ch)
   {          
   TrieNode matchedNode=null;     
   if (_children != null)     
   {              
   matchedNode = _children.FirstOrDefault(n => n.Character == ch); 
   }          
   if (matchedNode != null)  
   //found the char in the list  
   {               
   //matchedNode.IncreaseFrequency();     
   return matchedNode;        
   }          
   else         
   { 
   //not found      
   TrieNode node = new TrieNode(ch, this.Depth + 1);    
   node.Parent = this;     
   //node.IncreaseFrequency();           
   if (_children == null)              
   _children = new HashSet();  
   _children.Add(node);             
   return node;         
   }      
   }      
   int _frequency = 0;      
   public int Frequency   
   {        
   get { return _frequency;
   }       
   }      
   public void IncreaseFrequency()     
   {         
   _frequency++;  
   }     
   public string GetWord()
   {            
   TrieNode tmp=this;    
   string result = string.Empty; 
   while(tmp.Parent!=null) //until root node 
   {               
   result = tmp.Character + result;  
   tmp = tmp.Parent;    
   }           
   return result;    
   }       
   public override string ToString()
   {         
   return Convert.ToString(this.Character);
   }   
   }