Trie / Radix Tree / Suffix Tree

Trie (字典树)

"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn" 这些单词组成的字典树.

Radix Tree (基数树)

基数树与字典树的区别在于基数树将单词压缩了, 节点变得更少

Suffix Tree (后缀树)

单词 "BANANA" 的后缀树. 每个后缀以 $ 结尾. 所有的后缀为 A$, NA$, ANA$,NANA$, ANANA$ and BANANA$. 叶子节点表示后缀的起始坐标. 世界上后缀树就是一个单词的所有后缀组成的字典树, 并且把字典树单词进行了压缩

实际应用

在我们的消息队列中, 需要根据消息的 subject 查找所有订阅了该 subject 的 group, consumer 订阅 subject 方式是通过订阅 subject 的前缀, 例如 subject 为 flight.book.pay 可以通过订阅前缀 flight.book 来接收消息. 在我们的应用中, 使用 concurrent-tree 的 ConcurrentInvertedRadixTree 来存储 prefix => Map<String, Group>. 也就是 前缀 => Map<Group name, Group>.

在查询的时候, 通过 tree.getKeysPrefixing(subject) 来查找订阅了 subject 的 group