数据结构与算法笔记目录: 《恋上数据结构》 笔记目录想加深 Java 基础推荐看这个: Java 强化笔记目录
我的《恋上数据结构》源码(第1季 + 第2季):https://github.com/szluyu99/Data_Structure_Note
Trie 简介
Trie 也叫做 字典树、前缀树(Prefix Tree)、单词查找树
Trie 搜索字符串的效率主要跟字符串的长度有关
优点:搜索前缀的效率主要跟前缀的长度有关
缺点:需要耗费大量的内存,因此还有待改进
更多Trie 相关的数据结构和算法:
- Double-array Trie、Suffix Tree、Patricia Tree、Crit-bit Tree、AC自动机
例:使用 Trie 存储 cat、dog、doggy、does、cast、add 六个单词
Trie 实现
接口设计
public interface Trie <V> {
int size();
boolean isEmpty();
void clear();
boolean contains(String str);
V add(String str,V value);
V remove(String str);
boolean starswith(String prefix);
}
源码
/**
* @author yusael
* Trie 字典树
*/
public class Trie <V> {
private int size;
private Node<V> root;
private static class Node<V>{
Node<V> parent;
HashMap<Character, Node<V>> children;
Character character; // 为删除做准备
V value;
boolean word; // 是否为单词的结尾(是否为一个完整的单词)
public Node(Node<V> parent) {
this.parent = parent;
}
}
public int size(){
return size;
}
public boolean isEmpty(){
return size == 0;
}
public void clear(){
size = 0;
root = null;
}
public V get(String key){
Node<V> node = node(key);
return (node!=null && node.word) ? node.value : null;
}
public boolean contains(String key){
Node<V> node = node(key);
return node!=null && node.word;
}
public V add(String key, V value){
keyCheck(key);
// 创建根节点
if(root == null){
root = new Node<>(null);
}
Node<V> node = root;
int len = key.length();
for(int i = 0; i < len; i++){
char c = key.charAt(i);
boolean emptyChildren = (node.children==null);
Node<V> childNode = emptyChildren ? null : node.children.get(c);
if(childNode == null){
childNode = new Node<>(node);
childNode.character = c;
node.children = emptyChildren ? new HashMap<>() : node.children;
node.children.put(c, childNode);
}
node = childNode;
}
if(node.word){ // 已经存在这个单词
V oldValue = node.value;
node.value = value;
return oldValue;
}
// 新增一个单词
node.word = true;
node.value = value;
size++;
return null;
}
public V remove(String key){
// 找到最后一个节点
Node<V> node = node(key);
// 如果不是单词结尾,不用作任何处理
if(node==null || !node.word) return null;
size--;
V oldValue = node.value;
// 如果还有子节点
if(node.children!=null && !node.children.isEmpty()){
node.word = false;
node.value = null;
return oldValue;
}
// 没有子节点
Node<V> parent = null;
while((parent = node.parent) != null){
parent.children.remove(node.character);
if(parent.word || !parent.children.isEmpty()) break;
node = parent;
}
return oldValue;
}
public boolean startsWith(String prefix){
return node(prefix) != null;
}
/**
* 根据传入字符串,找到最后一个节点
* 例如输入 dog
* 找到 g
*/
private Node<V> node(String key){
keyCheck(key);
Node<V> node = root;
int len = key.length();
for(int i = 0; i < len; i++){
if(node==null || node.children==null || node.children.isEmpty()) return null;
char c = key.charAt(i);
node = node.children.get(c);
}
return node;
}
private void keyCheck(String key){
if(key==null || key.length()==0){
throw new IllegalArgumentException("key must not be empty");
}
}
}
测试
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Trie<Integer> trie = new Trie<>();
trie.add("cat", 1);
trie.add("dog", 2);
trie.add("catalog", 3);
trie.add("cast", 4);
trie.add("小码哥", 5);
System.out.println(trie.size() == 5);
System.out.println(trie.startsWith("do"));
System.out.println(trie.startsWith("c"));
System.out.println(trie.startsWith("ca"));
System.out.println(trie.startsWith("cat"));
System.out.println(trie.startsWith("cata"));
System.out.println(!trie.startsWith("hehe"));
System.out.println(trie.get("小码哥") == 5);
System.out.println(trie.remove("cat") == 1);
System.out.println(trie.remove("catalog") == 3);
System.out.println(trie.remove("cast") == 4);
System.out.println(trie.size() == 2);
System.out.println(trie.startsWith("小"));
System.out.println(trie.startsWith("do"));
System.out.println(!trie.startsWith("c"));
}
}