了解字典树

什么是字典树

• 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。
• Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。

字典树的应用

• 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。

字典树的特点

• 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；
• 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；
• 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同

字典树的实现

字典树的节点定义

	class TrieNode {
        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()
        {
            son = new TrieNode[SIZE];
            isEnd = false;
        }
    }
    Trie() // 初始化字典树
    {
        root = new TrieNode();
    }

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();//将目标单词转换为字符数组
        for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++)
        {
            int pos = letters[i] - 'a';
            if (node.son[pos] == null)  //如果当前节点的儿子节点中没有该字符，则构建一个TrieNode并复值该字符
            {
                node.son[pos] = new TrieNode();
                node.son[pos].val = letters[i];
            } 
            else   //如果已经存在，则将由根至该儿子节点组成的字符串模式出现的次数+1
            {
                node.son[pos].num++;
            }
            node = node.son[pos];
        }
        node.isEnd = true;
    }

在字典树中查找是否完全匹配一个指定的字符串

    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;
            }
        }
        //走到这一步，表明可能完全匹配，也可能部分匹配，如果最后一个字符节点为末端节点，则是完全匹配，否则是部分匹配
        return node.isEnd;
    }

前序遍历

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

计算单词前缀都一样的单词数量

	public int countPrefix(String prefix)
    {
        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;
    }