字典树（Trie）的java实现

1、定义

字典树又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不只限于字符串），因此常常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优势是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间，最大限度地减小无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 

 

 

 

 

字典树与字典很类似,当你要查一个单词是否是在字典树中,首先看单词的第一个字母是否是在字典的第一层,若是不在,说明字典树里没有该单词,若是在就在该字母的孩子节点里找是否是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词,有的话用一样的方法继续查找.字典树不只能够用来储存字母,也能够储存数字等其它数据。

2、java代码实现

    //字典树的java实现
    public class Trie {
        private TrieNode root;

        public Trie() {
            root = new TrieNode();
            root.wordEnd = false;
        }

        public void insert(String word) {
            TrieNode node = root;
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                Character c = new Character(word.charAt(i));
                if (!node.childdren.containsKey(c)) {
                    node.childdren.put(c, new TrieNode());
                }
                node = node.childdren.get(c);
            }
            node.wordEnd = true;
        }

        public boolean search(String word) {
            TrieNode node = root;
            boolean found = true;
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                Character c = new Character(word.charAt(i));
                if (!node.childdren.containsKey(c)) {
                    return false;
                }
                node = node.childdren.get(c);
            }
            return found && node.wordEnd;
        }

        public boolean startsWith(String prefix) {
            TrieNode node = root;
            boolean found = true;
            for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
                Character c = new Character(prefix.charAt(i));
                if (!node.childdren.containsKey(c)) {
                    return false;
                }
                node = node.childdren.get(c);
            }
            return found;
        }

    }

    public class TrieNode {
        Map<Character, TrieNode> childdren;
        boolean wordEnd;

        public TrieNode() {
            childdren = new HashMap<Character, TrieNode>();
            wordEnd = false;
        }
    }