您的位置:首页 > 其它

Data Structure: Trie(字典树)

2017-09-10 03:02 323 查看
字典树是一个用数组(数组代表子节点数目是静态的)来表示子节点的树结构。同时节点也需要域:boolean isEnd。 

本文章参考:https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/solution/

Trie的一些应用:1)Autocomplete; 2) Spell checker; 3) IP routing.

首先,列出TrieNode的实现:

每个Node都必须有maxEnum个子节点。(数组长度固定为key的字母可能数)。譬如,如果key只限26个小写字母,那么maxEnum = 26. 

接着,就是一些常用的getter和setter了。代码如下:

class TrieNode {

// R links to node children
private TrieNode[] links;

private final int R = 26;

private boolean isEnd;

public TrieNode() {
links = new TrieNode[R];
}

public boolean containsKey(char ch) {
return links[ch -'a'] != null;
}
public TrieNode get(char ch) {
return links[ch -'a'];
}
public void put(char ch, TrieNode node) {
links[ch -'a'] = node;
}
public void setEnd() {
isEnd = true;
}
public boolean isEnd() {
return isEnd;
}
}

实现Trie的insert,inser在每次迭代当中有两种可能:

1)当前搜索的子节点当中,没有当前的字母,初始化该索引的node;

2)存在当前字母的node,接着搜索其子节点或者当前已经是key的最后一个字母了,完成,记得setEnd(),标记一下当前的node。

class Trie {
private TrieNode root;

public Trie() {
root = new TrieNode();
}

// Inserts a word into the trie.
public void insert(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char currentChar = word.charAt(i);
if (!node.containsKey(currentChar)) {
node.put(currentChar, new TrieNode());
}
node = node.get(currentChar);
}
node.setEnd();
}
}

实现Trie的Search,Search存在几种可能:

1)搜到当前节点是isEnd()且也是key的最后一个字母,返回true;

2)搜到当前节点不是isEnd()且是key的最后一个字母,返回false;

3)搜到null了,不论是不是key的最后一个字母,返回false。

代码如下:

class Trie {
...

// search a prefix or whole key in trie and
// returns the node where search ends
private TrieNode searchPrefix(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char curLetter = word.charAt(i);
if (node.containsKey(curLetter)) {
node = node.get(curLetter);
} else {
return null;
}
}
return node;
}

// Returns if the word is in the trie.
public boolean search(String word) {
TrieNode node = searchPrefix(word);
return node != null && node.isEnd();
}
}

利用上述的代码,很容易就可以实现startWith():

class Trie {
...

// search a prefix or whole key in trie and
// returns the node where search ends
private TrieNode searchPrefix(String word) {
TrieNode node = root;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char curLetter = word.charAt(i);
if (node.containsKey(curLetter)) {
node = node.get(curLetter);
} else {
return null;
}
}
return node;
}

// Returns if the word is in the trie.
public boolean search(String word) {
TrieNode node = searchPrefix(word);
return node != null && node.isEnd();
}
}
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签:  结构 Trie 字典树