• [数据结构]TrieTree


    定义

    (一)前缀树作用

    • 基本作用

      给定一系列的字符串,判断有没有以某些字符开头的字符串

    • 扩充用法1

      已有一系列字符串中是否包含某个字符串

      方案:在每一个节点上加上一个数据项,该数据项表示由多少字符串是以当前字符结尾的。

    • 扩充用法2

      给定一系列字符串,查询有多少字符串是以当前字符作为前缀的

      方案:在每个节点上再加上一个数据项,该数据项表示加入所有字符串时候划过当前节点的次数;

    (二)生成前缀树

    将字符串不断的加入前缀树中,默认刚开始树的结构只有头结点。然后在加入新字符串时候,判断当前有没有通向该结点的路径,如果没有就新建否则就复用。

    示例问题

    • 一个字符串类型的数组 arr1,另一个字符串类型的数组 arr2,arr2 中有哪些字符是在 arr1 中出现的?请打印。

    • arr2 中有哪些字符是作为 arr1 中某个字符串前缀出现的?请打印。

    • arr2 中有哪些字符是作为 arr1 中某个字符串前缀出现的?请打印 arr2 中出现次数最大的前缀。

    实现

    package nowcoder.easy.class_07;
    
    public class Code_01_TrieTree {
    
    	public static class TrieNode {
    		// 建立的时候经过结点的次数
    		public int path;
    		// 有多少字符串是以该结点结尾的
    		public int end;
    		// 一共有多少路,这里是 26 个字母,所有规定了 26 条路,通过标记该路的子节点是否为空来判断树是否存在
    		public TrieNode[] nexts;
    
    		public TrieNode() {
    			path = 0;
    			end = 0;
    			nexts = new TrieNode[26];
    		}
    	}
    
    	public static class Trie {
    		private TrieNode root;
    // 创建头结点
    		public Trie() {
    			root = new TrieNode();
    		}
    
    		public void insert(String word) {
    			if (word == null) {
    				return;
    			}
    			//把word变成char数组
    			char[] chs = word.toCharArray();
    			TrieNode node = root;
    			int index = 0;
    			for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
    				index = chs[i] - 'a';
    				// 是否有指向该结点的路,没有就新建。
    				if (node.nexts[index] == null) {
    					node.nexts[index] = new TrieNode();
    				}
    				node = node.nexts[index];
    				node.path++;
    			}
    			node.end++;
    		}
    
    		public void delete(String word) {
    			if (search(word) != 0) {
    				char[] chs = word.toCharArray();
    				TrieNode node = root;
    				int index = 0;
    				for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
    					index = chs[i] - 'a';
    					// 删除肯定 path -1 ,如果为 0,则下面结点就找不到了,置为空
    					//这里应对的情况是,该节点下面只剩一条单链没有分支了
    					if (--node.nexts[index].path == 0) {
    						node.nexts[index] = null;
    						return;
    					}
    					node = node.nexts[index];
    				}
    				node.end--;
    			}
    		}
    // 是否包括该字符串(扩展一)
    		public int search(String word) {
    			if (word == null) {
    				return 0;
    			}
    			char[] chs = word.toCharArray();
    			TrieNode node = root;
    			int index = 0;
    			for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
    				index = chs[i] - 'a';
    				//是否有该路径
    				if (node.nexts[index] == null) {
    					return 0;
    				}
    				node = node.nexts[index];
    			}
    			//返回end值说明有多少个这个字符串加入过这个前缀树
    			return node.end;
    		}
    
    		//包含该前缀有多少个
    		public int prefixNumber(String pre) {
    			if (pre == null) {
    				return 0;
    			}
    			char[] chs = pre.toCharArray();
    			TrieNode node = root;
    			int index = 0;
    			for (int i = 0; i < chs.length; i++) {
    				index = chs[i] - 'a';
    				if (node.nexts[index] == null) {
    					return 0;
    				}
    				node = node.nexts[index];
    			}
    			return node.path;
    		}
    	}
    
    	public static void main(String[] args) {
    		Trie trie = new Trie();
    		System.out.println(trie.search("zuo"));
    		trie.insert("zuo");
    		System.out.println(trie.search("zuo"));
    		trie.delete("zuo");
    		System.out.println(trie.search("zuo"));
    		trie.insert("zuo");
    		trie.insert("zuo");
    		trie.delete("zuo");
    		System.out.println(trie.search("zuo"));
    		trie.delete("zuo");
    		System.out.println(trie.search("zuo"));
    		trie.insert("zuoa");
    		trie.insert("zuoac");
    		trie.insert("zuoab");
    		trie.insert("zuoad");
    		trie.delete("zuoa");
    		System.out.println(trie.search("zuoa"));
    		System.out.println(trie.prefixNumber("zuo"));
    
    	}
    
    }
    
    

    结果为:

    0
    1
    0
    1
    0
    0
    3
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/kristse/p/TrieTree.html
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