資料結構 Trie字典樹

簡介

字典樹：又稱單詞查詢樹，trie樹，是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種。

優點：利用字串的公共字首來減少查詢時間，最大限度地減少無謂的字串比較，查詢效率比雜湊樹高。

性質：   1.  根節點不包含字元，除根節點外每乙個節點都只包含乙個字元；

2. 從根節點到某一節點，路徑上經過的字元連線起來，為該節點對應的字串；

3.  每個節點的所有子節點包含的字元都不相同。

應用場景：用於統計，排序和儲存大量的字串（但不僅限於字串），所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。

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實現

是否是單詞 (boolean isword)

節點所有的子節點，用map來儲存 (map next)

新增

public

void
add(string word) 
current =current.next.get(c);
}//current就是word的最後乙個字元的node
//如果當前的node已經是乙個word，則不需要新增
if (!current.isword) 
}

public

boolean
contains(string word) 
current =node;
}//current就是word的最後乙個字元的node
return
current.isword;
}

public

boolean
containsprefix(string prefix) 
current =node;
}return
true
;}

1. 如果單詞是另乙個單詞的字首

如果待刪除的單詞是另乙個單詞的字首，只需要把該單詞的最後乙個節點的 isword 的改成false，

比如trie中存在 panda 和 pan 這兩個單詞，刪除 pan ，只需要把字元 n 對應的節點的 isword 改成 false 即可。

2. 如果單詞的所有字母的都無分支，刪除整個單詞。

如果單詞的所有字母的都沒有多個分支（也就是說該單詞所有的字元對應的node都只有乙個子節點），則刪除整個單詞。　　　　　　

3. 如果單詞的除了最後乙個字母，其他的字母有多個分支

//當前節點的子節點大於1個

if (child.next.size() > 1)

current =child;

}//如果單詞後面還有子節點

if (current.next.size() > 0)

//不存在該單詞，該單詞只是字首

return

false

; }

//如果單詞的所有字母的都沒有多個分支，刪除整個單詞

if (multichildnodeindex == -1)

//如果單詞的除了最後乙個字母，其他的字母有分支

if (multichildnodeindex != word.length() - 1)

return

false

; }

trie查詢效率非常高，但是對空間的消耗還是挺大的，這也是典型的空間換時間。

可以使用壓縮字典樹(compressed trie) ，但是維護相對來說複雜一些。

如果我們不止儲存英文單詞，還有其他特殊字元，那麼維護子節點的集合可能會更多。

可以對trie字典樹做些限制，比如每個節點只能有3個子節點，左邊的節點是小於父節點的，中間的節點是等於父節點的，右邊的子節點是大於父節點的，這就是三分搜尋trie字典樹(ternary search trie)。

參考：

資料結構 TRIE樹

分類 data structure 2009 04 19 22 31 5425人閱讀收藏 舉報trie樹 trie樹就是字元樹，其核心思想就是空間換時間。舉個簡單的例子。給你100000個長度不超過10的單詞。對於每乙個單詞，我們要判斷他出沒出現過，如果出現了，第一次出現第幾個位置。這題當然可以用h...

資料結構 TRIE樹

trie樹 trie樹就是字元樹，其核心思想就是空間換時間。舉個簡單的例子。給你100000個長度不超過10的單詞。對於每乙個單詞，我們要判斷他出沒出現過，如果出現了，第一次出現第幾個位置。這題當然可以用hash來，但是我要介紹的是trie樹。在某些方面它的用途更大。比如說對於某乙個單詞，我要詢問它...

資料結構之字典樹，字首樹 Trie

public class trie public node private node root trie樹的根結點 private int size 樹中結點個數 public trie public int getsize 向字典樹中新增單詞 public void add string str ...