788-搜索引擎和trie字典树

大家经常使用Microsoft或者google浏览器, 当我们输入搜索内容后，有自动提示的功能，节省了时间。那么，这个自动提示功能是怎样实现的呢？

关于搜索的匹配，可以用哈希表，也可以用红黑树，其实，今天要说的trie字典树更适合这种场景，因为trie树能实现前缀匹配，具有天然的优势。

trie树

trie树，就是retrieval树，也叫检索树，字典树，名如其实，我们先来看看trie树的数据结构。
以"cat", “dog”, “cattle”, "bag"为例，trie树结构如下：

可以看到，根结点不存储字母，其它每个结点，存储的是字母。
如果用户输入"cat", 就能帮助用户联想到"cat"和"cattle", 实现了提示功能。

trie树的实现

很显然，对于每一个节点而言，它要存储一个字母(根结点除外)，而且还可能有26个孩子结点，所以需要26个指针。

除此之外，在节点中，还需要标注该结点是否为终点节点，如使用isComplete标识，所以，每个结点的数据结构是：

//trie结点
class TrieNode
{
public:
    char ch;//存储字母
    TrieNode* child[26];//指向26个可能的孩子结点
    bool isComplete;//该结点是否为终结结点

    TrieNode()//构造函数
    {
        for (int i = 0; i < 26; i++)
        {
            child[i] = NULL;
            isComplete = false;
        }
    }
};

trie树的常规操作是：
插入一个单词，即insert方法

查找一个单词，即search方法

查找一个前缀，即startWith方法

整个程序如下：

#include 

using namespace std;

//trie结点
class TrieNode
{
public:
    char ch;//存储字母
    TrieNode* child[26];//指向26个可能的孩子结点
    bool isComplete;//该结点是否为终结结点

    TrieNode()//构造函数
    {
        for (int i = 0; i < 26; i++)
        {
            child[i] = NULL;
            isComplete = false;
        }
    }
};

//trie树, 为简便起见，不考虑结点堆内存的释放
class Trie
{
private:
    TrieNode* t;

public:
    Trie()
    {
        t = new TrieNode();
    }

    //插入一个单词
    void insert(const string& str)
    {
        int len = str.size();
        if (len > 0)
        {
            TrieNode* p = t;
            for (int i = 0; i < len; i++)
            {
                int j = str[i] - 'a';
                if (p->child[j] == NULL)
                {
                    p->child[j] = new TrieNode();
                    p->child[j]->ch = str[i];
                }

                p = p->child[j];
            }

            p->isComplete = true;
        }
    }

    //查找一个单词
    bool search(const string& str)
    {
        int len = str.size();
        TrieNode* p = t;
        for (int i = 0; i < len; i++)
        {
            int j = str[i] - 'a';
            if (p->child[j] == NULL)
            {
                return false;
            }
            p = p->child[j];
        }

        if (p->isComplete)
        {
            return true;
        }

        return false;
    }

    //查找前缀
    bool startsWith(const string& str)
    {
        int len = str.size();
        if (len <= 0)
        {
            return false;
        }

        TrieNode* p = t;
        for (int i = 0; i < len; i++)
        {
            int j = str[i] - 'a';
            if (p->child[j] == NULL)
            {
                return false;
            }
            p = p->child[j];
        }

        return true;
    }
};

int main()
{
    Trie* t = new(Trie);
    t->insert("cat");
    t->insert("dog");
    t->insert("cattle");
    t->insert("bag");

    cout << t->search("cat") << endl;
    cout << t->search("bag") << endl;
    cout << t->startsWith("ca") << endl;

    cout << t->search("catt") << endl;
    cout << t->search("pig") << endl;
    cout << t->search("") << endl;
    cout << t->startsWith("") << endl;
    cout << t->startsWith("cab") << endl;
}

从上面的程序中，很容易分析出trie树的时间复杂度。而且，不可否认，trie树是比较耗费空间的，因为要存储很多指针信息。

但是trie树在前缀查找方面有独特的优势，速度非常快。