实现字典树

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Trie树，又称为字典树、单词查找树或者前缀树，是一种用于快速检索的多叉数结构。

英文字母的字典树是26叉数，数字的字典树是10叉树。
Trie树的基本性质有三点，归纳为：

• 根节点不包含字符，根节点外每一个节点都只包含一个字符
• 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
• 每个节点的所有子节点包含的字符串不相同

作用

查前缀。

TrieNode

class TrieNode {
    boolean isWord;
    HashMap<Character, TrieNode> nexts;

    public TrieNode() {
        nexts = new HashMap<Character, TrieNode>();
    }
}

代码

public class TrieTree {
    public static class TrieNode {//切记把字母放在边上，不要放在节点里
        public int path;//有多少字符串 以此节点为前缀（被划过多少次）
        public int end;//有多少字符串 以此节点结尾的
        public TrieNode[] nexts;

        public TrieNode() {
            path = 0;
            end = 0;
            nexts = new TrieNode[26];//小写字母a~z
        }
    }

    public static class Trie {
        private TrieNode root;
        public Trie() {
            root = new TrieNode();
        }

        public void insert(String word) {//插入一个word
            if (word == null) {
                return;
            }
            char[] chs = word.toCharArray();
            TrieNode node = root;//从头开始
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
                index = chs[i] - 'a';//减去ASCII码
                if (node.nexts[index] == null) {//有没有 走向下（）对应的字母值的路
                    node.nexts[index] = new TrieNode();//向下建路
                }
                node = node.nexts[index];//往下跳一个节点
                node.path++;//被划过多一次
            }
            node.end++;//end 只对应整个String word的尾巴
        }

        public void delete(String word) {
            if (search(word) != 0) {//存在 才能被删除
                char[] chs = word.toCharArray();
                TrieNode node = root;
                int index = 0;
                for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
                    index = chs[i] - 'a';
                    //path减少到0了，直接断掉这条链子    
                    if (--node.nexts[index].path == 0) {
                        node.nexts[index] = null;//底下节点直接全null
                        return;
                    }
                    node = node.nexts[index];
                }
                node.end--;//以此为结束节点的路又少了一条
            }
        }

        public int search(String word) {
            if (word == null) {
                return 0;
            }
            char[] chs = word.toCharArray();
            TrieNode node = root;
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
                index = chs[i] - 'a';
                if (node.nexts[index] == null) {
                    return 0;
                }
                node = node.nexts[index];
            }
            return node.end;//总的
        }
        public int startsWith(String pre) {
            if (pre == null) {
                return 0;
            }
            char[] chs = pre.toCharArray();
            TrieNode node = root;
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
                index = chs[i] - 'a';
                if (node.nexts[index] == null) {
                    return 0;
                }
                node = node.nexts[index];
            }
            return node.path;//前缀数量
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Trie trie = new Trie();
        System.out.println(trie.search("tree"));//0
        trie.insert("tree");
        System.out.println(trie.search("tree"));//1
        trie.delete("tree");
        System.out.println(trie.search("tree"));//0
        
        trie.insert("treea");
        trie.insert("treec"); 
        trie.insert("treeb");
        System.out.println(trie.startsWith("tree"));//3
    }
}

输出：

0
1
0
1
3