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前缀树的设计与实现

news 来源：原创 2024/5/6 14:19:20

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前缀树的设计与实现

作者：Grey

原文地址：

博客园：前缀树的设计与实现

CSDN：前缀树的设计与实现

前缀树即字典树，可以利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。

我们使用搜索引擎的时候，输入 test，后面会自动显示一堆前缀是 test 的东西。这就利用了前缀树结构来实现。

比如我们有一堆字符串

["Trie","apple", "insert","apple", "search", "app","search", "startsWith", "insert", "search"]

问题1.查询字符串列表里面是否有以app，apx为前缀的字符串。

问题2.查询字符串列表里面有没有insert和serac这两个字符串。

我们可以把字符串列表构造成一棵前缀树，如下图

头节点是空串，路径表示字符，节点表示一个字符串的前缀（简称 p 节点），黑色节点表示一个字符串的结尾位置（简称 e 节点）。

有了如上结构，针对问题1，判断是否存在app前缀的字符串，流程如下

头节点开始，先看有没有走向a的路径，有，则移动指针往a的路径走，
然后判断是否有走向p的路径，有，则移动指针往p的路径走，
然后判断是否有走向p的路径，有，则移动指针往p的路径走，

则存在以app为前缀的字符串。

同理，回到头节点，继续判断apx，发现到没有到x的路径，则直接返回不存在以apx为前缀的字符串。

针对问题2，判断是否有insert这个字符串，流程和判断前缀的流程一样，只不过到了末尾位置，判断是否是黑色节点，如果是黑色节点，说明存在这样的字符串，否则不存在。

更进一步，前缀树也可以支持加入元素和删除元素，此时，我们需要在 p 节点和 e 节点记录一个出现次数的信息，如上例，记录次数后，前缀树如下图

如果要删除一个apple字符串，前缀树在apple的路径上依次减一即可

如果要继续增加一个apx字符串，前缀树继续建出apx的路径即可。

依据上述流程，我们可以用 Hash 表实现前缀树，代码如下

import java.util.HashMap;

public class Code\_0030\_TrieTree {

    public static class Node2 {
        // 某个节点经历了几次
        public int pass;
        // 某个节点是否是结尾位置
        public int end;
        // 是否有走向某个节点的路
        public HashMap<Integer, Node2> nexts;

        public Node2() {
            pass = 0;
            end = 0;
            nexts = new HashMap<>();
        }
    }

    public static class Trie2 {
        private Node2 root;

        public Trie2() {
            root = new Node2();
        }

        public void insert(String word) {
            if (word == null || word.length() < 1) {
                return;
            }
            char[] str = word.toCharArray();
            Node2 cur = root;
            cur.pass++;
            int n = 0;
            for (char v : str) {
                n = v;
                if (!cur.nexts.containsKey(n)) {
                    cur.nexts.put(n, new Node2());
                }
                cur.nexts.get(n).pass++;
                cur = cur.nexts.get(n);
            }
            cur.end++;
        }

        public void delete(String word) {
            if (search(word) == 0) {
                return;
            }
            char[] str = word.toCharArray();
            Node2 cur = root;
            cur.pass--;
            for (char v : str) {
                int n = v;
                if (--cur.nexts.get(n).pass == 0) {
                    cur.nexts.remove(n);
                    return;
                }
                cur = cur.nexts.get(n);
            }
            cur.end--;
        }

        // word这个单词之前加入过几次
        public int search(String word) {
            if (word == null || word.length() < 1) {
                return 0;
            }
            char[] str = word.toCharArray();
            Node2 cur = root;
            for (char v : str) {
                int n = v;
                if (!cur.nexts.containsKey(n)) {
                    return 0;
                }
                cur = cur.nexts.get(n);
            }
            return cur.end;
        }

        // 所有加入的字符串中，有几个是以pre这个字符串作为前缀的
        public int prefixNumber(String pre) {
            if (pre == null || pre.length() < 1) {
                return 0;
            }
            char[] str = pre.toCharArray();
            Node2 cur = root;
            for (char v : str) {
                int n = v;
                if (!cur.nexts.containsKey(n)) {
                    return 0;
                }
                cur = cur.nexts.get(n);
            }
            return cur.pass;
        }
    }
}

如果字符串只由 26 个英文字母组成，那么前缀树的数据结构可以优化成

        class Node {
            int p;
            int e;
            Node[] nodes = new Node[26];
        }

nodes[0] != null：表示有走向a的路，否则则没有走向a的路;

nodes[1] != null：表示有走向b的路，否则则没有走向b的路;

nodes[2] != null：表示有走向c的路，否则则没有走向c的路;

…

nodes[25] != null：表示有走向z的路，否则则没有走向z的路;

LeetCode 有对应的题目链接：见：LeetCode 208. Implement Trie (Prefix Tree)

完整代码如下

class Trie {
        class Node {
            int p;
            int e;
            Node[] nodes = new Node[26];
        }

        Node root;

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

        public void insert(String word) {
            char[] str = word.toCharArray();
            Node cur = root;
            for (char c : str) {
                cur.p++;
                if (cur.nodes[c - 'a'] == null) {
                    cur.nodes[c - 'a'] = new Node();
                }
                cur = cur.nodes[c - 'a'];
            }
            cur.e++;
        }

        public boolean search(String word) {
            char[] str = word.toCharArray();
            Node cur = root;
            for (char c : str) {
                if (cur.nodes[c - 'a'] == null) {
                    return false;
                }
                cur = cur.nodes[c - 'a'];
            }
            return cur.e != 0;
        }

        public boolean startsWith(String prefix) {
            char[] str = prefix.toCharArray();
            Node cur = root;
            for (char c : str) {
                if (cur.nodes[c - 'a'] == null) {
                    return false;
                }
                cur = cur.nodes[c - 'a'];
            }
            return true;
        }
    }

本文的所有图例见: processon:前缀树的设计和实现

算法和数据结构笔记