Trie树,又叫字典树,前缀树(Prefix Tree),单词查找树,是一种多叉树的结构.
{"a","apple","appeal","appear","bee","beef","cat"}
深色表示接受态
关键字集合{"pool", "prize服务器托管网", "prepare", "preview", "produce", "progress"}.
Trie 树举例
原字符串集合:{ abcde 、aced 、bcdf 、bcff }
插入字符串:aced 、cdaa
新字符串集合:{ abcde 、abde、aced 、bcdf 、bcff 、cdaa }
字典树的基本性质如下:
- 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符
- 从根节点到某一节点,路径上的字符连接起来,为该节点对应的字符串
- 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同.
Trie 树的优缺点
Trie 树是一种 以空间换时间 的数据结构。
- 优点: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。
公共前缀:例如字符串 abcdef 与 abcghi 有公共前缀 abc 。
- 缺点:其每一个字符都可能包含至多字符集大小数目的指针。
在本模板采用子结点默认包含 所有字符集 的连接方式,
对于少量的字符串存储来说,大量的结点的儿子是空闲的,造成了 空间的浪费 。
当我们在浏览器的搜索框中打出一个字符串的前缀时,它便实时的显示出了以这个输入为前缀的一些字符串,也就是说,它帮我们搜索到了以这个输入为前缀的所有字符串,并且显示出了搜索频率较高的一些,这就是字典树的一个应用场景:单词自动补齐.
输入“人工” 自动带出人工开头的关键字
应用场景
- 1、维护字符串集合(即字典)。
- 2、向字符串集合中插入字符串(即建树)。
- 3、查询字符串集合中是否有某个字符串(即查询)。
- 4、统计字符串在集合中出现的个数(即统计)。
- 5、将字符串集合按字典序排序(即字典序排序)。
- 6、求集合内两个字符串的LCP(Longest Common Prefix,最长公共前缀)(即求最长公共前缀)。
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