3.5 字典树（Trie）与后缀树

3.5 字典树（Trie）与后缀树

在前面的讨论中，我们涉及了一些常见的树形数据布局，如二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等。但在某些特定场景中，我们需要利用一些特性更强，功能更丰富的树形数据布局。这就引出了本节的主题：字典树和后缀树。
字典树（Trie）

字典树，又被称为前缀树大概Trie树，是一种专门用于处理字符串匹配题目标树形数据布局。在字典树中，节点本身并不直接存储关键字值，而是通过节点到达的路径来代表一个关键字。在一个字典树中，从根节点到某个节点的路径上颠末的字符毗连起来，为该节点对应的字符串。这种计划使得字典树在处理大量字符串的查找、添加和删除等操纵时非常高效。
下面是一个简单的字典树的Java实现：

1. class TrieNode {
2.     public boolean isWord;
3.     public TrieNode[] children = new TrieNode[26];
4.     public TrieNode() {}
5. }
7. public class Trie {
8.     private TrieNode root;
10.     public Trie() {
11.         root = new TrieNode();
12.     }
14.     // 插入单词
15.     public void insert(String word) {
16.         TrieNode node = root;
17.         for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
18.             char c = word.charAt(i);
19.             if (node.children[c - 'a'] == null) {
20.                 node.children[c - 'a'] = new TrieNode();
21.             }
22.             node = node.children[c - 'a'];
23.         }
24.         node.isWord = true;
25.     }
27.     // 检查单词是否存在
28.     public boolean search(String word) {
29.         TrieNode node = root;
30.         for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
31.             char c = word.charAt(i);
32.             if (node.children[c - 'a'] == null) {
33.                 return false;
34.             }
35.             node = node.children[c - 'a'];
36.         }
37.         return node.isWord;
38.     }
40.     // 检查是否存在以某个前缀开头的单词
41.     public boolean startsWith(String prefix) {
42.         TrieNode node = root;
43.         for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
44.             char c = prefix.charAt(i);
45.             if (node.children[c - 'a'] == null) {
46.                 return false;
47.             }
48.             node = node.children[c - 'a'];
49.         }
50.         return true;
51.     }
52. }

复制代码

后缀树

与字典树类似，后缀树是一种用于处理字符串匹配的数据布局，但它更侧重于处理字符串的后缀题目。后缀树的构造方法较为复杂，具体的实现方式超出了本文的范围，但需要明白的是，后缀树在处理一些字符串题目
，如查找字符串的最长重复子串、查找字符串的最长公共子串等题目时，有着独特的优势。
总的来说，字典树和后缀树是处理字符串题目标利器，它们都有本身的特性和优势，需要我们根据具体题目来选择使用。
在下一节中，我们将进一步探究更多复杂的树形数据布局，如B树、B+树等。让我们一起期待吧！

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。