一、Trie简介

  在计算机科学中,Trie,又称字典树、前缀树、单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(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。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。

  Trie树主要是利用词的公共前缀缩小查词范围、通过状态间的映射关系避免了字符的遍历,从而达到高效检索的目的。

    

二、简单代码实现

  1、结点类

 public class TrieNode {
int level;
// 只针对英文小写字母
TrieNode[] children = new TrieNode[26]; // 子节点信息
TrieNode parent; // 当前节点的父节点 public boolean isLast; public int fre = 1;// 出现频率
}

  2、Trie类

 public class Trie {
TrieNode root; public Trie() {
root = new TrieNode();
} public void insert(String str) {
char[] chars = str.toCharArray();
TrieNode p = root;
// 遍历单词的每个字符
for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
char c = chars[i];
TrieNode child = p.children[c - 'a'];
if (child == null) {
TrieNode nnode = new TrieNode();
nnode.level = i;
p.children[c - 'a'] = nnode;
p = nnode;
} else {
p = child;
child.fre++;
}
}
p.isLast = true;
} /**
* 深度遍历
*/
public void printAll() {
print("", root);
} private void print(String prefix, TrieNode p) {
if (p.isLast && prefix.length() > 0) {
System.out.println(prefix + " " + p.fre);
}
for (int i = 0; i < 26; i++) {
if (p.children[i] != null) {
print(prefix + (char) ('a' + i), p.children[i]);
}
}
} public void search(String prefix) {
char[] chars = prefix.toCharArray();
TrieNode p = root;
for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
char c = chars[i];
TrieNode child = p.children[c - 'a'];
if (child == null) {// 结算
return;
} else {
p = child;
}
}
print("", p);
} }

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