JAVA 实现字典树算法1. 引言
字典树(Trie Tree),前缀树或字典树也被称为处理字符串匹配问题的数据结构。它能有效地支持字符串的插入、删除和搜索,是解决许多字符串问题的有力工具。本文将介绍字典树的基本概念和实现方法,并提供JAVA代码示例。
2. 2.1字典树的基本概念 字典树的定义字典树是一种多叉树,每个节点都包含一个字符和指向子节点的指针。根节点不包含字符,每个非根节点的字符都是其父节点字符的后缀。字典树的每条路径都代表一个字符串,从根节点连接到某个节点的路径是节点所代表的字符串。
2.2 字典树的特点- 共享前缀:字典树中的节点可以共享相同的前缀,节省空间。
- 高效搜索:字典树可以使用字符串的前缀进行搜索,时间复杂度为O(k),k是字符串的长度。
- 插入和删除操作的时间复杂度为O(k),与字符串的长度成正比。
首先,我们需要定义字典树的节点类,包括字符和指向子节点的指针。
class TrieNode { private char val; private TrieNode[] children; private boolean isEnd; public TrieNode(char val) { this.val = val; this.children = new TrieNode[26]; this.isEnd = false; }}
其中,val
表示节点的字符值,children
用于存储指向子节点的指针是一个长度为26的数组,isEnd
表示节点是否为字符串的结尾。
接下来,我们将实现字典树的插入操作。插入操作从字典树的根节点逐步插入字符。如果某个节点的子节点中没有当前字符,则建立一个新的节点并插入。
class Trie { private TrieNode root; public Trie() { this.root = new TrieNode('/'); } public void insert(String word) { TrieNode node = root; char[] chars = word.toCharArray(); for (char c : chars) { int index = c - 'a'; if (node.children[index] == null) { node.children[index] = new TrieNode(c); } node = node.children[index]; } node.isEnd = true; }}
3.3 搜索字典树的操作搜索操作从字典树的根节点开始,逐步搜索字符。如果某个节点的子节点中没有当前字符,请返回false。最后,判断最后一个字符所在的节点是否是字符串的结尾。
class Trie { // ... public boolean search(String word) { TrieNode node = root; char[] chars = word.toCharArray(); for (char c : chars) { int index = c - 'a'; if (node.children[index] == null) { return false; } node = node.children[index]; } return node.isEnd; }}
3.4 删除字典树删除操作类似于插入操作。从字典树的根节点逐步找到字符。在找到字符串的最后一个字符所在的节点后,将其删除isEnd
属性为false。
class Trie { // ... public void delete(String word) { TrieNode node = root; char[] chars = word.toCharArray(); for (char c : chars) { int index = c - 'a'; if (node.children[index] == null) { return; } node = node.children[index]; } node.isEnd = false; }}
4. 流程图以下是字典树插入、搜索和删除操作的流程图:
flowchart TD subgraph 字典树
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