字典树(Trie树)实现与应用(转)
一、概述
1、基本概念
字典树，又称为单词查找树，Tire数，是一种树形结构，它是一种哈希树的变种。
2、基本性质
- 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
3、应用场景
典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串(不仅限于字符串)，经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。
4、优点
利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
二、构建过程
1、字典树节点定义
class TrieNode // 字典树节点
{
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()
{
num = 1;
son = new TrieNode[SIZE];
isEnd = false;
}
}
2、字典树构造函数
Trie() // 初始化字典树
{
root = new TrieNode();
}
3、建立字典树
// 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;
}
4、在字典树中查找是否完全匹配一个指定的字符串
// 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;
}
}
//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;
}
5、前序遍历字典树
// 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);
}
}
}
6、计算单词前缀的数量
// 计算单词前缀的数量
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;
}
完整代码：
package com.xj.test;
public class Trie
{
private int SIZE = 26;
private TrieNode root;// 字典树的根
class TrieNode // 字典树节点
{
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()
{
num = 1;
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;
}
// 计算单词前缀的数量
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;
}
// 打印指定前缀的单词
public String hasPrefix(String prefix)
{
if (prefix == null || prefix.length() == 0)
{
return null;
}
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 null;
}
else
{
node = node.son[pos];
}
}
preTraverse(node, prefix);
return null;
}
// 遍历经过此节点的单词.
public void preTraverse(TrieNode node, String prefix)
{
if (!node.isEnd)
{
for (TrieNode child : node.son)
{
if (child != null)
{
preTraverse(child, prefix + child.val);
}
}
return;
}
System.out.println(prefix);
}
// 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;
}
}
//走到这一步，表明可能完全匹配，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+"数量:"+num);
}
}
}
执行结果截图：
转自：https://www.cnblogs.com/xujian2014/p/5614724.html
