字典樹(字首樹)簡單實現

什麼時字典樹

又稱單詞查詢樹，Trie樹，是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種。典型應用是用於統計，排序和儲存大量的字串（但不僅限於字串），所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。它的優點是：利用字串的公共字首來減少查詢時間，最大限度地減少無謂的字串比較，查詢效率比雜湊樹高。

基本操作

查詢、插入、刪除（此段程式碼沒有實現刪除）

實現

在每一個節點上不儲存資訊，把資訊儲存在邊（路徑）上。

如上圖所示將字串的狀態表示在節點之間的連線線上。

插入：

遍歷需要插入的字串，從樹的根節點開始查詢，是否存在當前邊，如果不存在則新建一條邊，然後指向下一個節點。如果存在直接指向下一個個節點。

查詢：

• 查詢一個字串是否存在

  查詢一個字串是否存在需要在節點上封裝一個狀態，表示是否有字串已當前節點結尾。

  原因，假如我們向樹中插入一個字串“abcdefg”，然後查詢是否有“abc”的字串，也會查詢出來。

擴充套件：

• 查詢是否有字串已這個字串開頭

  查詢是否有字串已這個字串開頭，只需看在這個樹中能否將這個字串走完

刪除：

刪除只需要將每條鏈上的狀態取消掉就行。

public class Trie {
    class TrieNode{
        TrieNode[] next; // 可以用 hash 實現跟複雜的狀態
        int end;

        public TrieNode() {
            next = new TrieNode[26];
            end = 0;
        }
    }

    TrieNode root;

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

    public void insert(String word) { // 插入
        int n = word.length();
        TrieNode p = root;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int ind = word.charAt(i) - 'a';
            if(p.next[ind] == null) p.next[ind] = new TrieNode(); // 如果不存在則新建一條邊
            p = p.next[ind]; // 指向下一個節點
        }
        p.end++;
    }

    public boolean search(String word) { // 查詢
        int n = word.length();
        TrieNode p = root;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int ind = word.charAt(i) - 'a';
            if(p.next[ind] == null) return false;
            p = p.next[ind];
        }
        return p.end > 0;
    }
}