Trie树也称字典树

时间:2021-11-27 01:21:03

      Trie树

       Trie树也称字典树,因为其效率很高,所以在在字符串查找、前缀匹配等中应用很广泛,其高效率是以空间为代价的。

一.Trie树的原理

    利用串构建一个字典树,这个字典树保存了串的公共前缀信息,因此可以降低查询操作的复杂度。

    下面以英文单词构建的字典树为例,这棵Trie树中每个结点包括26个孩子结点,因为总共有26个英文字母(假设单词都是小写字母组成)。

    则可声明包含Trie树的结点信息的结构体:

#define MAX 26

typedef struct TrieNode //Trie结点声明
{
bool isStr; //标记该结点处是否构成单词
struct TrieNode *next[MAX]; //儿子分支
}Trie;

    其中next是一个指针数组,存放着指向各个孩子结点的指针。

    如给出字符串"abc","ab","bd","dda",根据该字符串序列构建一棵Trie树。则构建的树如下:

    

Trie树也称字典树

 Trie树的根结点不包含任何信息,第一个字符串为"abc",第一个字母为'a',因此根结点中数组next下标为'a'-97的值不为NULL,其他同理,构建的Trie树如图所示,红色结点表示在该处可以构成一个单词。很显然,如果要查找单词"abc"是否存在,查找长度则为O(len),len为要查找的字符串的长度。而若采用一般的逐个匹配查找,则查找长度为O(len*n),n为字符串的个数。显然基于Trie树的查找效率要高很多。

但是却是以空间为代价的,比如图中每个结点所占的空间都为(26*4+1)Byte=105Byte,那么这棵Trie树所占的空间则为105*8Byte=840Byte,而普通的逐个查找所占空间只需(3+2+2+3)Byte=10Byte。

二.Trie树的操作

    在Trie树中主要有3个操作,插入、查找和删除。一般情况下Trie树中很少存在删除单独某个结点的情况,因此只考虑删除整棵树。

1.插入

  假设存在字符串str,Trie树的根结点为root。i=0,p=root。

  1)取str[i],判断p->next[str[i]-97]是否为空,若为空,则建立结点temp,并将p->next[str[i]-97]指向temp,然后p指向temp;

   若不为空,则p=p->next[str[i]-97];

  2)i++,继续取str[i],循环1)中的操作,直到遇到结束符'\0',此时将当前结点p中的isStr置为true。

2.查找

  假设要查找的字符串为str,Trie树的根结点为root,i=0,p=root

  1)取str[i],判断判断p->next[str[i]-97]是否为空,若为空,则返回false;若不为空,则p=p->next[str[i]-97],继续取字符。

  2)重复1)中的操作直到遇到结束符'\0',若当前结点p不为空并且isStr为true,则返回true,否则返回false。

3.删除

  删除可以以递归的形式进行删除。

测试程序:

#include <iostream>
using namespace std;

#define MAX 26
typedef struct TrieNode
{
    bool isStr; //标记该节点处是否构成单词
    struct TrieNode *next[MAX];//儿子分支
}Trie;

void insert(Trie *root,const char *s)
{
    if (root==nullptr||*s=='\0')
    {
        return;
    }
    int i;
    Trie *p = root;
    while (*s!='\0')
    {
        if (p->next[*s-'a']==nullptr)
        {
            Trie *temp = (Trie*)malloc(sizeof(Trie));
            for (i = 0; i < MAX;i++)
            {
                temp->next[i] = nullptr;
            }
            temp->isStr = false;
            p->next[*s - 'a'] = temp;
            p = p->next[*s - 'a'];
        }
        else
        {
            p = p->next[*s - 'a'];
        }
        s++;
    }
    p->isStr = true;//单词结束的位置标记此处可以构成一个单词
}

int search(Trie* root, const char *s)
{
    Trie *p = root;
    while (p!=nullptr&&*s!='\0')
    {
        p = p->next[*s-'a'];
        s++;
    }
    return (p!=nullptr&&p->isStr==true);
}

void del(Trie *root)
{
    for (int i = 0; i < MAX;i++)
   {
        if (root->next[i]!=nullptr)
        {
            del(root->next[i]);
        }
   }
    free(root);
}



int main(int argc, char *argv[])
{
    int n, m;//n为建立Trie树输入的单词数;m为要查找的单词数
    char s[100];
    Trie *root = (Trie*)malloc(sizeof(Trie));
    for (int i = 0; i < MAX;++i)
    {
        root->next[i] = nullptr;
    }
    root->isStr = false;
    cout << "输入n:\n";
    cin >> n;
    //getchar();
    cout << "输入"<<n<<"个单词:\n";
    for (int i = 0; i < n;++i)
    {
        cin >> s;
        insert(root, s);
    }
    while (scanf("%d",&m)!=EOF)
    {
        cout << "输入m个单词查找,并显示结果:\n";
        for (int i = 0; i < m;++i)
        {
            cin >> s;
            if (search(root,s)==1)
            {
                cout << "YES\n";
            }
            else
            {
                cout << "NO\n";
            }
        }
    }
    del(root);
    return 0;
}



//int main()
//{
//    char str='a';
//    cout << (int)str << endl;
//}