trie 字典树 前缀树

trie 字典树 前缀树

• 又称为单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高

• 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

• 注意：对于Trie来说，其实还有一个重要的时间开销。由于Trie消耗的空间比较大（每个节点会有若干个指针），所以给这些承载指针的空间（TreeMap，HashMap或者数组）开辟内存也是一个额外的时间消耗

• 节点进行包装：

  private class Node{
          public boolean isWord;
          public TreeMap next;
          public Node(boolean isWord)
          {
              this.isWord = isWord;
              next = new TreeMap<>();
          }
          public Node()
          {
              this(false);
          }
      }
  

• 添加：

    //向树中添加一个新的单词word
      public void add(String word)
      {
          Node cur = root;
          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);
          }
          if(!cur.isWord){
               cur.isWord = true;
               size++;
          }
      }
  

• 包含

    //查询单词是否存在在树中
      public boolean contains(String word){
          Node cur = root;
          for (int i = 0; i 

• 前缀搜索

   //前缀搜索
      public boolean isPrefix(String prefix)
      {
          Node cur = root;
          for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
              char c = prefix.charAt(i);
              if(cur.next.get(c) == null)
                  return false;
              cur = cur.next.get(c);
          }
          return true;
      }
  

• 总体代码

  package 数据结构.Trie;
  import jdk.nashorn.api.tree.ReturnTree;
  
  import java.util.TreeMap;
  public class Trie {
      private class Node{
          public boolean isWord;
          public TreeMap next;
          public Node(boolean isWord)
          {
              this.isWord = isWord;
              next = new TreeMap<>();
          }
          public Node()
          {
              this(false);
          }
      }
      private Node root;
      private int size;
      public Trie(){
          root = new Node();
          size = 0;
      }
      //获得树中单词数量
      public int getSize()
      {
          return size;
      }
      //向树中添加一个新的单词word
      public void add(String word)
      {
          Node cur = root;
          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);
          }
          if(!cur.isWord){
               cur.isWord = true;
               size++;
          }
      }
      //查询单词是否存在在树中
      public boolean contains(String word){
          Node cur = root;
          for (int i = 0; i