Trie(Prefix tree, 前缀树,字典树)
简介
在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。一般情况下,不是所有的节点都有对应的值,只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
Trie这个术语来自于retrieval。根据词源学,trie的发明者Edward Fredkin把它读作英语发音:/ˈtriː/ “tree”。但是,其他作者把它读作英语发音:/ˈtraɪ/ “try”。
- trie 1
- trie 2
应用
trie树常用于搜索提示。如当输入一个网址,可以自动搜索出可能的选择。当没有完全匹配的搜索结果,可以返回前缀最相似的可能。
实现 -Java
这里只实现了insert() , serach(), startsWith()三个方法
是为了解决 LeetCode 208. Implement Trie (Prefix Tree)
class TrieNode {
// Initialize your data structure here.
public char val;
public boolean isWord;
public TrieNode[] children = new TrieNode[26];
public TrieNode() {}
TrieNode(char c){
TrieNode node = new TrieNode();
node.val = c;
}
}
public class Trie {
private TrieNode root;
public Trie() {
root = new TrieNode();
root.val = ' ';
}
// Inserts a word into the trie.
public void insert(String word) {
TrieNode ws = root;
for(int i = 0; i < word.length(); i++){
char c = word.charAt(i);
if(ws.children[c - 'a'] == null){
ws.children[c - 'a'] = new TrieNode(c);
}
ws = ws.children[c - 'a'];
}
ws.isWord = true;
// Returns if the word is in the trie.
public boolean search(String word) {
TrieNode ws = root;
for(int i = 0; i < word.length(); i++){
char c = word.charAt(i);
if(ws.children[c - 'a'] == null) return false;
ws = ws.children[c - 'a'];
}
return ws.isWord;
}
// Returns if there is any word in the trie
// that starts with the given prefix.
public boolean startsWith(String prefix) {
TrieNode ws = root;
for(int i = 0; i < prefix.length(); i++){
char c = prefix.charAt(i);
if(ws.children[c - 'a'] == null) return false;
ws = ws.children[c - 'a'];
}
return true;
}
}
// Your Trie object will be instantiated and called as such:
// Trie trie = new Trie();
// trie.insert("somestring");
// trie.search("key");