双数组字典树(Double Array Trie)
参考文献
3.论文《基于双数组Trie树算法的字典改进和实现》
DAT的基本内容介绍这里就不展开说了，从Trie过来的同学应该比较熟悉，Trie对内存的消耗比较大，DAT正是为了优化该问题而提出。此文重点说一下如何去理解DAT的base数组和check数组，希望能给诸位些帮助，DAT中定义base数组、check数组满足的条件为：
base[s] + c = t
check[t] = s
这里s指转移前的状态，c指字符的编码，t指转移后的状态，下面逐个理解这两个公式表示的逻辑。
1. base[s] + c = t
理解这个式子时，不能单纯的从数组取值上去理解，比如直接将s当成base数组的下标，因为 s 和 t 都是状态，而 c 是字符编码，此时就会疑惑，为啥等式两边输出类型都不一致呢？这到底是怎么个计算关系？如果有类似的疑惑，那么可以先摒弃这种的想法。
base数组维护的是Trie树上节点的信息，这个公式想表达的意思是：状态 s (也就是一个节点，Trie树上每个节点都表示一个状态，不理解的可以先了解一下状态机的概念)接收一个字符 c 后，就得到状态 t ，而并不是base数组中下标为 s 处的取值加上 c值 等于 t 值,所以说不能从仅仅从数值计算上理解这个公式。那么这个公式是如何用在DAT的创建中的呢？我们从如下几个问题入手，来了解这个公式的作用。
1.1 s、t 具体是什么意思？
s、t 表示DAT上的一种状态、base数组中的元素，实际上就是Trie上的一个个节点，这个节点上包含很多信息，创建过Trie树的同学知道，Trie树节点上一般包含：属性值value(可以用来记录词性)、叶子节点标记flag(是否为词语的未字符）、子节点数组(用来存储子节点的信息)等等
1.2 base数组中存储的是什么？
base数组维护的是各个状态的信息，即数组中存储的是各节点的信息，但是具体内容与1.1节中所说的Trie节点信息不一致，以参考文献1中实现为例，每个状态下包含的信息包括
transferRatio:计算子节点在base数组中下标时的转移基数，为了解决节点存储位置冲突而引入的，初始值为0
isLeaf:节点是否为词语的叶子节点。该内容可选，也可以用其它方式表示叶子节点
label:节点存储的字符，可以理解为该节点是通过插入哪个字符得到的。该内容可选，也可以不要
value:如果该节点为叶子节点，那么其对应的词语在词典中序号。该内容为可选，也可以不要
1.3 base数组的下标表示什么意思
base数组的下标是基于字符的编码做加减运算得到的数值。参照1.2节中的例子，创建DAT存储词语“中华”，先创建一个base数组，
TrieNode base[10] //假设存储10个节点
令根节点root = new TrieNode ，很自然的将根节点root存入base[0]。令 root. transferRatio=1 (这里设为1，也可以设个其他值，初始值随便，保证base数组不溢出即可)
接着插入字符“中”,假如采用unicode编码，那么“中”的码值为20013，那么存储 字符“中”的节点在base数组中的下标就为
0 + base[0].transferRatio + unicode("中")=0+1+20013=20014
令 base[20014].transferRatio=1 (这里设为1主要是为了和初始时的0区分开，表示base[20014]这个位置已经有节点占据了)
然后插入字符“华”，unicode('华')=21326，因为是节点“中”接收字符“华”，存储 字符“华”的节点在base数组中的下标就为
20014+ base[20014].transferRatio + unicode('华')=20014+0+21326=41340，
令base[41340].transferRatio=1 ，原因同上。
1.4 c值怎么计算
c值得计算除了1.3中说的计算字符得unicode值，你还可以计算字符hash值得到，只要保证每个字符(中文、英文、日文等等文字的字符)有一个唯一且确定得编码值即可。
通过以上几个问题的说明可知，DAT中每个状态的下标是唯一的(解决位置冲突之后)，可以用base数组的下标表示状态，通过索引base数组的下标即可得到各个状态的信息。此时，我们再来从数值计算的角度来理解这个公式，即状态 s 的下标(还要加上偏移transferRatio)加上字符c的编码值，等于状态 t (由状态s 接收字符c 得到)的下标。
2. check[t] = s
理解这个等式，先要从DAT的查询逻辑说起。在Trie中，我们是怎么判断词语存在的？从根节点开始，依次查询词语中的每个字符，若各个字符均存在于当前节点的子节点中，则表明该词语存在。如果在DAT上也按照这个逻辑来判断词语是否存在，则查询过程是这样的：还是以1.3节为例，查询词语 “中华” 是否存在。从根节点开始，首先查询 “中”字，
0 + base[0].transferRatio + unicode("中")=0+1+20013=20014
若base[20014].transferRatio ≠ 0 ，则表明字符“中”存在。(判断base数组中一个位置上是否有数据可以采用很多方式，这里采用参考文献1中的实现方式，即判断TrieNode.transferRatio是否非0)
接着查询字符“华”，
20014+ base[20014].transferRatio + unicode('华')=20014+0+21326=41340
若base[20014].transferRatio ≠ 0，则表明“华”存在。那么这个逻辑在DAT上是否可靠呢？答案是不可靠，因为在DAT上节点转移是通过在base数组上索引字符unicode码值进行的，这就会存在以下的情况
unicode(A) ≠ unicode(B)
unicode(A)+unicode(C) = unicode(B)+unicode(D)
其中 A、B、C、D指unicode编码规范中收录的某个字符，此种情况下的查询逻辑就会出错，所以在DAT中引入了check数组，在check数组中保存的是当前状态的父状态（即当前节点的父节点），还是以1.3节中词语“中华”为例，以base数组的下标表示状态，字符“中”所在节点的父节点为根节点，所以check[20014]=0;字符“华”所在节点的父节点下标为20014，即check[41340]=20014，这样可以确定当前节点的父节点是哪一个，从而解决 unicode(A)+unicode(C) = unicode(B)+unicode(D) 带来的问题。
以上介绍的内容是基于参考文献1中的简单实现来说明的，实际上可以基于DAT的基本逻辑做很多种实现。
