字典树入门及实现（JAVA）<转>
| Trie树，又称单词查找树或键树，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。 |
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字典树的插入，删除和查找都非常简单，用一个一重循环即可。
1. 从根节点开始一次搜索
2. 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索
3. 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母，并进一步选择对应的子树进行检索
4. 迭代过程...
5. 在某个节点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该节点上的信息，即完成查找
例:
Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀).
Input
输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串. 注意:本题只有一组测试数据,处理到文件结束.
Output
对于每个提问,给出以该字符串为前缀的单词的数量.
Sample Input
banana
band
bee
absolute
acm
ba
b
band
abc
Sample Output
2
3
1
0
代码: (字典树模板)
import java.util.LinkedList;
public class Trie {
private int SIZE = 26;
private TrieNode root; //字典树的根
Trie() { //初始化字典树
root = new TrieNode();
}
private class TrieNode { //字典树节点
private int num;//有多少单词通过这个节点,即节点字符出现的次数
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;
}
}
//建立字典树
public void insert(String str) { //在字典树中插入一个单词
if (str == null || str.length() == 0) {
return;
}
TrieNode node = root;
char[] letters=str.toCharArray();
for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++) {
int pos = letters[i] - 'a';
if (node.son[pos] == null) {
node.son[pos] = new TrieNode();
node.son[pos].val = letters[i];
} else {
node.son[pos].num++;
}
node = node.son[pos];
}
node.isEnd = true;
}
public int countPrefix(String prefix){ //计算单词前缀的数量
if(prefix==null||prefix.length()==0){
return -1;
}
TrieNode node=root;
char[] letters=prefix.toCharArray();
for(int i=0,len=prefix.length();i< len;i++){
int pos=letters[i]-'a';
if(node.son[pos]==null){
return 0;
}else{
node=node.son[pos];
}
}
return node.num;
}
// 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, len = str.length(); i < len; i++) {
int pos = letters[i] - 'a';
if (node.son[pos] != null) {
node = node.son[pos];
} else {
return false;
}
}
return node.isEnd;
}
//前序遍历字典树.
public void preTraverse(TrieNode node){
if(node!=null){
System.out.print(node.val+"-");
for(TrieNode child: node.son){
preTraverse(child);
}
}
}
public TrieNode getRoot(){
return this.root;
}
public static void main(String[] args) {
Trie tree = new Trie();
String[] strs={
"banana",
"band",
"bee",
"absolute",
"acm",
};
String[] prefix={
"ba",
"b",
"band",
"abc",
};
for(String str : strs){
tree.insert(str);
}
System.out.println(tree.has("abc"));
tree.preTraverse(tree.getRoot());
System.out.println();
//tree.printAllWords();
for(String pre : prefix){
int num=tree.countPrefix(pre);
System.out.println(pre+" "+num);
}
}
}
运行: