Trie树_字典树(字符串排序)简介及实现

Trie树，又称字典树、单词查找树，是一种用于处理字符串相关问题的高效数据结构。其核心思想是通过空间换时间，利用字符串的公共前缀来节约存储空间，并减少无谓的字符串比较，从而达到快速查找、插入和删除字符串的目的。Trie树常用于搜索引擎的文本词频统计，以及各种需要大量字符串排序和查找的场景。 Trie树的优点主要包括： 1. 不限制子节点的数量，可以包含任意数量的子节点。 2. 自定义的输入序列化，不局限于特定的语言或应用场景，提供通用的处理框架。 3. 可以对Trie树中的最大Tokens序列长度进行限制。 4. 根据预设的阈值可以输出重复的字符串。 5. 提供单个字符串频度的查找功能。 6. 查询效率高，速度非常快，能在极短的时间内完成大量字符串的处理工作。 Trie树的三个基本性质为： 1. 根节点不包含字符，除根节点外，每个节点都只包含一个字符。 2. 从根节点到任意一个节点，路径上经过的字符连接起来，形成该节点对应的字符串。 3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。 Trie树的基本操作包括查找、插入和删除。其中，查找操作是指从根节点开始，根据要查找的关键词字母，沿着对应的子树继续检索，直到关键词的所有字母都被取出，然后读取附在该节点上的信息，完成查找。插入操作则是指将字符串逐个字符插入Trie树中，若当前字符所对应的子节点不存在，则创建新的子节点。删除操作相对少见，但实现起来也较为简单。 在实现Trie树时，通常会定义一个Trie节点结构，该结构包含一个布尔值标记（记录此处是否构成一个串），以及一个指针数组（指向各个子树的指针）。在实现代码中，通常会声明一个常量branchNum来表示分支的数量，此处为26，因为Trie树常用于处理英文字符。 Trie树的插入操作分为几个步骤： 1. 从根节点开始，遍历待插入的字符串中的每一个字符。 2. 若当前字符所对应的子节点不存在，则创建一个新的Trie节点。 3. 移动指针到子节点，继续处理下一个字符，直到字符串结束。 4. 在字符串结束的节点上，标记isStr为true，表示这是一个完整的字符串。 删除操作稍微复杂一些，需要递归删除所有子节点，并最终删除根节点。搜索字典项目的方法是逐步沿着子树进行，每次迭代取得关键词的一个字母，并根据该字母选择对应的子树继续进行检索，直到关键词的所有字母都被取出，然后根据最终节点的状态判断是否存在该关键词。 Trie树的核心思想是通过牺牲一定的存储空间来达到快速查找的目的，即空间换时间。利用字符串的公共前缀，将多个字符串共享相同的前缀部分，这样在查找时可以减少大量的比较操作，大幅提高查询效率。这种方法特别适合处理大量字符串的场景，比如搜索引擎的词频统计、自动补全、拼写检查等。由于其高效性，Trie树是处理字符串问题的一个非常有用的工具。