Trie树(字典树)的基本实现

1、Trie树概述

概念

字典树，又称为单词查找树，Tire数，是一种树形结构，它是一种哈希树的变种。

基本性质
1）根节点不包含字符，除根节点外的每一个子节点都包含一个字符
2）从根节点到某一节点。路径上经过的字符连接起来，就是该节点对应的字符串
3）每个节点的所有子节点包含的字符都不相同

应用场景
典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串(不仅限于字符串)，经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。

优点
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。

2、代码实现

定义Trie树节点
Trie树节点包含四个关键的属性，分别是由根至该节点组成的字符串模式出现的次数，所有的儿子节点(儿子节点也是字典树节点)，是否是最后一个节点以及节点的值。

class TrieNode // 字典树节点
    {
        private int num;// 有多少单词通过这个节点,即由根至该节点组成的字符串模式出现的次数
        private TrieNode[] son;// 所有的儿子节点
        private boolean isEnd;// 是不是最后一个节点
        private char val;// 节点的值

        TrieNode()
        {
            num = 1;
            son = new TrieNode[SIZE];
            isEnd = false;
        }
    }

    Trie(){
        root = new TrieNode();
    }

初始化字典树
初始化字典树需要定义我们的根节点

public class Trie {
    private int SIZE = 26;
    private TrieNode root;// 字典树的根

    Trie(){
        root = new TrieNode();
    }
}

插入一个新的单词

// 建立字典树
public void insert(String str){
    if(str == null || str.length()==0){
        return ;
    }
    TrieNode node = root;
    char[] letters = str.toCharArray();
    for(int i = 0,len=letters.length;i

计算单词前缀的数量

// 计算单词前缀的数量
public int countPrefix(String prefix){
    if(prefix == null || prefix.length()==0)
        return -1;
    TrieNode node = root;
    char[] letters = prefix.toCharArray();
    int len = letters.length;
    for(int i =0;i

遍历经过此节点的单词

// 遍历经过此节点的单词.
    public void preTraverse(TrieNode node,String prefix){
        if(!node.isEnd){
            for(TrieNode child : node.son){
                if(child != null){
                    preTraverse(child,prefix+child.val);
                }
            }
            return;
        }
        System.out.println(prefix);
    }

在字典树中查找一个完全匹配的单词

public boolean has(String str){
    if(str==null || str.length()==0)
        return false;
    TrieNode node = root;
    char[] letters = str.toCharArray();
    for(int i=0;i

前序遍历

public void preTraverse(TrieNode node){
    if(node==null)
        return;
    else{
        System.out.print(node.val + "-");
        for(TrieNode child:node.son){
            preTraverse(child);
        }
    }
}

3、完整实例

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Trie {
    private int SIZE = 26;
    private TrieNode root;// 字典树的根

    class TrieNode // 字典树节点
    {
        private int num;// 有多少单词通过这个节点,即由根至该节点组成的字符串模式出现的次数
        private TrieNode[] son;// 所有的儿子节点
        private boolean isEnd;// 是不是最后一个节点
        private char val;// 节点的值

        TrieNode()
        {
            num = 1;
            son = new TrieNode[SIZE];
            isEnd = false;
        }
    }

    Trie(){
        root = new TrieNode();
    }

    // 建立字典树
    public void insert(String str){
        if(str == null || str.length()==0){
            return ;
        }
        TrieNode node = root;
        char[] letters = str.toCharArray();
        for(int i = 0,len=letters.length;i countMap=new HashMap();
            while((lineTxt = bufferedReader.readLine())!= null)
            {
                if(tree.has(lineTxt))
                {
                    if(countMap.containsKey(lineTxt))
                    {
                        countMap.put(lineTxt, countMap.get(lineTxt)+1);
                    }
                    else
                    {
                        countMap.put(lineTxt, 1);
                    }
                }
                else
                {
                    System.out.println(lineTxt+"不在字典中！");
                }
            }
            for(String s:countMap.keySet())
            {
                System.out.println(s+"出现的次数"+countMap.get(s));
            }
            read.close();
        }
    }

}

其中text文件内容为：

程序执行结果为：

参考资料

https://www.cnblogs.com/xujian2014/p/5614724.html