引言
Trie树,又称为前缀树或字典树,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。
如下是一棵典型的Trie树:
Trie的来源是Retrieval,它常用于前缀匹配和词频统计。可能有人要说了,词频统计简单啊,一个hash或者一个堆就可以搞定,但问题来了,如果内存有限呢?还能这么
玩吗?所以这里我们就可以用trie树来压缩下空间,因为公共前缀都是用一个节点保存的。
1.定义
这里为了简化,只考虑了26个小写字母。
首先是节点的定义:
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然后是Trie树的定义:
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2.插入
由于是26叉树,故可通过charArray[index]-‘a’;来得知字符应该放在哪个孩子中。
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3.移除节点
移除操作中,需要对词频进行减一操作。
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4.查找频率
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5.测试
测试代码如下:
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测试结果如下: