数据结构之字典树

数据结构字典树的学习：

Tire

Trie 树，也叫“字典树”,是一个树形结构。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。树的本质，就是利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起。

Trie 树的本质，就是利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起。

实现

将字符串集合构造成 Trie 树。这个过程分解开来的话，就是一个将字符串插入到 Trie 树的过程。另一个是在 Trie 树中查询一个字符串。

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import java.util.HashMap; public class Trie_Tree{ private class Node{ private int dumpli_num;////该字串的重复数目， 该属性统计重复次数的时候有用,取值为0、1、2、3 private int prefix_num;///以该字串为前缀的字串数， 应该包括该字串本身！！！！！ private Node childs[];////此处用数组实现，当然也可以map或list实现以节省空间 private boolean isLeaf;///是否为单词节点 public Node(){ dumpli_num=0; prefix_num=0; isLeaf=false; childs=new Node[26]; } } private Node root;///树根 public Trie_Tree(){ ///初始化trie 树 root=new Node(); } /** * 插入字串，用循环代替迭代实现 * @param words */ public void insert(String words){ insert(this.root, words); } /** * 插入字串，用循环代替迭代实现 * @param root * @param words */ private void insert(Node root,String words){ words=words.toLowerCase();////转化为小写 char[] chrs=words.toCharArray(); for(int i=0,length=chrs.length; i map */ public HashMap getAllWords(){ return preTraversal(this.root, ""); } /** * 前序遍历。。。 * @param root 子树根节点 * @param prefixs 查询到该节点前所遍历过的前缀 * @return */ private HashMap preTraversal(Node root,String prefixs){ HashMap map=new HashMap(); if(root!=null){ if(root.isLeaf==true){ ////当前即为一个单词 map.put(prefixs, root.dumpli_num); } for(int i=0,length=root.childs.length; i getWordsForPrefix(String prefix){ return getWordsForPrefix(this.root, prefix); } /** * 得到以某字串为前缀的字串集，包括字串本身！ * @param root * @param prefix * @return 字串集以及出现次数 */ private HashMap getWordsForPrefix(Node root,String prefix){ HashMap map=new HashMap(); char[] chrs=prefix.toLowerCase().toCharArray(); //// for(int i=0, length=chrs.length; i

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import java.util.HashMap; public class Trie_Test { public static void main(String args[]) //Just used for test { Trie_Tree trie = new Trie_Tree(); trie.insert("HELLO"); trie.insert("Hadoop"); trie.insert("Hadoop"); trie.insert("Spark"); trie.insert("Flink"); trie.insert("Hbase"); trie.insert("Hive"); trie.insert("Flume"); trie.insert("Kafka"); HashMap map = trie.getAllWords(); for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + " 出现: " + map.get(key) + "次"); } map = trie.getWordsForPrefix("H"); System.out.println("\n\n包含H（包括本身）前缀的单词及出现次数："); for (String key : map.keySet()) { System.out.println(key + " 出现: " + map.get(key) + "次"); } if (trie.isExist("Storm") == false) { System.out.println("\n\n字典树中不存在：Storm "); } } }

参考资料

https://blog.csdn.net/abcd_d_/article/details/40116485