Java实现Tire

Trie，又称单词查找树或键树，是一种树形结构。典型应用是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。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。

它有3个基本性质：

• 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。
• 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。
• 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

下面这个图就是Trie的表示，每一条边表示一个字符，如果结束，就用星号表示。在这个Trie结构里，我们有下面字符串，比如do, dork, dorm等，但是Trie里没有ba, 也没有sen，因为在a, 和n结尾，没有结束符号（星号）。

有了这样一种数据结构，我们可以用它来保存一个字典，要查询改字典里是否有相应的词，是否非常的方便呢？我们也可以做智能提示，我们把用户已经搜索的词存在Trie里，每当用户输入一个词的时候，我们可以自动提示，比如当用户输入 ba, 我们会自动提示 bat 和 baii.

现在来讨论Trie的实现。

首先，我们定义一个Abstract Trie,Trie 里存放的是一个Node。这个类里有两个操作，一个是插入，另一个是查询。具体实现放在后面。

实现                                                                                            

Node类：

package com.yydcdut;



import java.util.LinkedList;



public class Node {

    char content; //装node中的内容

    boolean isEnd; //是否是单词的结尾

    int count;  //这个单词的这个字母下面分支的个数

    LinkedList<Node> childList; //子list

    /**

     * 构造函数

     * @param c 单词的字母

     */

    public Node(char c){  

        childList = new LinkedList<Node>();  

        isEnd = false;  

        content = c;  

        count = 0;  

    }   

    /**

     * 遍历一下这个node中LinkedList中是否有这个字母，有就意味着可以继续查找下去，没有就没有。

     * @param c 单词的字母

     * @return 如果有的话就返回下一个node，没有的话就返回null

     */

    public Node subNode(char c){  

        if(childList != null){  

            for(Node eachChild : childList){  

                if(eachChild.content == c){  

                    return eachChild;  

                }  

            }  

        }  

        return null;  

    }  

}

具体实现：

package com.yydcdut;



public class Main {

    

    private Node root; //根 

    /**

     * 构造函数，生成根   

     */

    public Main(){  

        root = new Node(' ');   

    }  

    /**

     * 插入函数，先判断是否有这个单词了（通过每个单词字母来判断），如果没有，挨着顺序判断是否有这个字母了，

     *如果有这个字幕，继续判断下一个，当没有这个字母的时候，对这个字母new一个node对象，放入到上一个字母的

     *LinkedList里面       

     * @param word 要插入的单词

     */

    public void insert(String word){  

        //如果找到就返回

        if(search(word) == true) return;  

          

        Node current = root;   

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

            Node child = current.subNode(word.charAt(i));  

            if(child != null){   

                current = child;  

            } else {  

                 current.childList.add(new Node(word.charAt(i)));  

                 current = current.subNode(word.charAt(i));  

            }

            //单词下面分支数++

            current.count++;  

        }   

        //在单词最后字母那里结束了

        current.isEnd = true;  

    }  

    /**

     * 查找函数，判断是否已经有隔着单词了

     * @param word 要判断的单词

     * @return 有这个单词返回true，没有返回false

     */

    public boolean search(String word){  

        Node current = root;  

          

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

            if(current.subNode(word.charAt(i)) == null)  

                return false;  

            else  

                current = current.subNode(word.charAt(i));  

        }  

        //判断这个单词的这个字母是否在字典里面结束了

        if (current.isEnd == true) return true;  

        else return false;  

    }  

    /**

     * 删除函数，先判断是否存在这个单词，不存在就跳出，存在就删除掉，每个单词的count都要减1  

     * @param word 要删除的单词

     */

    public void deleteWord(String word){  

        if(search(word) == false) return;  

      

        Node current = root;  

        for(char c : word.toCharArray()) {   

            Node child = current.subNode(c);  

            if(child.count == 1) {  

                current.childList.remove(child);  

                return;  

            } else {  

                child.count--;  

                current = child;  

            }  

        }  

        current.isEnd = false;  

    }  



    public static void main(String[] args) {

        Main trie = new Main();  

        trie.insert("ball");  

        trie.insert("balls");  

        trie.insert("sense");      

 

        System.out.println(trie.search("balls"));  

        System.out.println(trie.search("ba"));  

        

        trie.deleteWord("balls");  

        System.out.println(trie.search("balls"));  

        System.out.println(trie.search("ball"));  



    }



}

时间复杂度分析：

对于insert, 如果被插入的String长度是 k, 每对一个字符进行查询，我们最多在child linkedlist里面查询26次（最多26个字母），所以，复杂度为O(26*k) = O(k). 对于 search, 复杂度是一样的。

我是天王盖地虎的分割线                                                                 

源代码：http://pan.baidu.com/s/1dD1Qx01

trie.zip

参考：http://blog.csdn.net/beiyeqingteng