字典树入门及实现（JAVA）

来源：互联网发布：打印机usb端口设置编辑：程序博客网时间：2024/05/22 02:27

  Trie树，又称单词查找树或键树，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和排序大量的字符串（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节约存储空间，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。

  比如说我们想储存3个单词，sky、skyline、skymoon。如果只是单纯的按照以前的字符数组存储的思路来存储的话，那么我们需要定义三个字符串数组。但是如果我们用字典树的话，只需要定义一个树就可以了。在这里我们就可以看到字典树的优势了。

它有三个基本性质:
(1)根节点不包含字符;
(2) 除根节点外每一个节点都只包含一个字符:
(3) 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都不相同。

字典树的插入，删除和查找都非常简单，用一个一重循环即可。
1. 从根节点开始一次搜索
2. 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索
3. 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母，并进一步选择对应的子树进行检索
4. 迭代过程...
5. 在某个节点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该节点上的信息，即完成查找

例:
Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀).

Input
输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串. 注意:本题只有一组测试数据,处理到文件结束.

Output
对于每个提问,给出以该字符串为前缀的单词的数量.

Sample Input
banana
band
bee
absolute
acm

ba
b
band
abc

Sample Output
2
3
1
0

代码: (字典树模板)

import java.util.LinkedList;  public class Trie {         private int SIZE = 26;    private TrieNode root;  //字典树的根      Trie() {  //初始化字典树        root = new TrieNode();      }        private class TrieNode {  //字典树节点        private int num;//有多少单词通过这个节点,即节点字符出现的次数         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;                     }      }    //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();          for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++) {              int pos = letters[i] - 'a';              if (node.son[pos] == null) {                  node.son[pos] = new TrieNode();                  node.son[pos].val = letters[i];              } else {                  node.son[pos].num++;             }              node = node.son[pos];          }          node.isEnd = true;      }             public int countPrefix(String prefix){  //计算单词前缀的数量        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;      }            // 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;              }          }          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+" "+num);          }                }  }

运行:

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