10.3 Trie字典树查询

10.3 Trie字典树查询

Tip：本博客内容是通过学习慕课网bobo老师视频做的笔记总结，不用于任何商业用途，只用于帮助更多技术爱好者。

(1) Trie字典树的Java语言实现案例

// 判断Trie树中是否存在某个单词
public boolean contains(String word)

package com.wwl.trie;



import java.util.TreeMap;



/**

 * Trie树性能高于BST（二分搜索树）

 * Trie时间复杂度：O(w) 与单词长度有关

 * BST时间复杂度：O(logn) 与存储的数据条目有关

 */

public class Trie {



    private class Node {

        private boolean isWord;

        private TreeMap next;



        public Node(boolean isWord) {

            this.isWord = isWord;

            next = new TreeMap<>();

        }



        public Node() {

            this(false);

        }

    }



    // Trie树根节点定义

    private Node root;

    // Trie树存储单词数

    private int size;



    public Trie() {

        root = new Node();

        this.size = 0;

    }



    // 获取Trie树存储的单词数

    public int getSize() {

        return size;

    }



    // 向Trie树种添加一个新的词汇

    public void add(String word) {

        // 字符串判空操作

        if (word == null) {

            return;

        }

        // 定义当前节点

        Node cur = root;

        // 对新加入Trie树的词汇进行识别

        // 第一：如果新加入的字符不存在，则在当前node节点创建一个新的节点树；

        // 第二：如果新加入的字符存在，则找到存在的字符节点，然后赋值给当前节点，继续下一步识别。

        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {

            char c = word.charAt(i);

            if (cur.next.get(c) == null) {

                cur.next.put(c, new Node());

            }

            cur = cur.next.get(c);

        }



        // 第一：如果当前加入的单词不存在，则把isWord标志改成true，表示加入的单词最后一个字符表示单词结尾；

        // 第二：如果当前假如的字符存在，则不进行逻辑处理。

        if (!cur.isWord) {

            cur.isWord = true;

            size++;

        }

    }



    // 判断Trie树中是否存在某个单词

    public boolean contains(String word) {

        if (word == null) {

            return false;

        }

 

        // 定义当前节点

        Node cur = root;

        // 第一：如果新加入的字符不存在，则返回false；

        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {

            char c = word.charAt(i);

            if (cur.next.get(c) == null) {

                return false;

            }

            cur = cur.next.get(c);

        }

        // 第二：如果新加入的单词的所有字符都存在，则根据当前node节点的isWord字段判断此单词是否存在。

        return cur.isWord;

    }

}

 

(2) Trie字典树的Java测试代码

package com.wwl.trie;



public class TrieContainsTest {

    public static void main(String[] args) {

        Trie trie = new Trie();

        trie.add("hello");

        trie.add("word");

        trie.add("dog");

        trie.add("cat");

        trie.add("beer");

        trie.add("honey");

        trie.add("co-worker");

        trie.add("handsome");



        boolean isWord = trie.contains("worker");

        System.out.println("查找的单词是否存在：" + isWord);



        isWord = trie.contains("co-worker");

        System.out.println("查找的单词是否存在：" + isWord);



        isWord = trie.contains("hand");

        System.out.println("查找的单词是否存在：" + isWord);



        isWord = trie.contains("handsome");

        System.out.println("查找的单词是否存在：" + isWord);

    }

}

程序运行结果如下：

查找的单词是否存在：false

查找的单词是否存在：true

查找的单词是否存在：false

查找的单词是否存在：true

 

如果感兴趣的童鞋，可以观看我下一篇博客：10.4 Trie字典前缀查询