经典数据结构——前缀树

柔光的暖阳◎ 2022-10-16 10:26 192阅读 0赞

# 引言 #

前缀树——trie /ˈtraɪ//树，也叫作“单词查找树”、“字典树”。

它属于多叉树结构，典型应用场景是统计、保存大量的字符串，经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是利用字符串的公共前缀来减少查找时间，最大限度的减少无谓字符串的比较和存储空间。

> trie 来自于 re**trie**val 的中间部分。在wiki百科中，有关于 trie 一词的由来：
> 
> Tries were first described by René de la Briandais in 1959.The term *trie* was coined two years later by [Edward Fredkin][], who pronounces it [/ˈtriː/][tri](as "tree"), after the middle syllable of *retrieval*.However, other authors pronounce it[/ˈtraɪ/][tri](as "try"), in an attempt to distinguish it verbally from "tree".

# 一、前缀树的逻辑结构 #

前缀树是一个由“路径”和“节点”组成多叉树结构。由根节点出发，按照存储字符串的每个字符，创建对应字符路径。

由“路径”记载字符串中的字符，由节点记载经过的字符数以及结尾字符结尾数，例如一个简单的记录了"abc"、"abd"、"bcf"、"abcd" 这四个字符串的前缀树如下图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ3NDUwNjk_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 二、前缀树的添加过程 #

经典的前缀树都是以“路径”（以下简称路）记录字符的，由节点记录统计信息 pass 代表经过的字符个数，end代表有多少个字符串以这条路径结尾。

## 2.1 逻辑过程 ##

前缀树添加字符串的过程，以 "abc"、"bcd"、"abcd"为例：

1、首先会有一个初始化的根节点 root :

![20210529214850757.png][]

2、添加 'a' 字符，根节点 pass++ , 由于字符串还没有结束，后面还有 'b'、'c'，end 不变，并在路的另一端创建一个节点（因为两个节点才能形成一条路），并将新节点的 pass++，end 同样不变：

![20210529214908258.png][]

3、添加 'b' 字符，同样创建一个新的节点，来表示 b 的路，并在新节点上 pass++，end不变：

![20210529215005137.png][]

4、添加'c' 字符，创建一个新的节点，表示 c 的路，在新节点上 pass++，此时字符串已经结束，end++：

![20210529215344199.png][]

到此为止，就完成了'abc'字符串的添加，以同样的方法添加 'bcd'、'abcd'，注意，每次添加都要从 root 开始，root 作为前缀树的第一个节点，其 pass 可以表示树中一共存储了多少字符串。前缀树的最大特点就是复用字符，如果从 root 没有可复用的前缀，那么就需要创建新的路径，如果有就需要复用已有路径，并标记经过的字符个数：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ3NDUwNjk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

## 2.2 代码实现 ##

前缀树的路是一种抽象结构，无法用具体的代码直接描述，在代码中，基于最简单的小写英文的前缀树，通常就是以一个数组表示 26 个字母的通道，以每个通道是否存在 Node 节点来表示到达这个Node节点的路是否存在：

private static class Node {
        public int pass;
        public int end;
        public Node[] nexts;
        
        public Node() {
            pass = 0;
            end = 0;
            // 26种可能
            nexts = new Node[26];
        }
    }

那么添加的过程就是：

public class Code01_TrieTree {
        
        private Node root;
        
        public Code01_TrieTree() {
            root = new Node();
        }
        
        private static class Node {
            // ...
        }
        
        public void insert(String word) {
            if (word == null)
                return;
            char[] chars = word.toCharArray();
            Node node = root;
            // 以 root 出发
            node.pass++;
            // 初始化路径
            int path = 0;
            // 遍历字符数组
            for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
                // 26个槽位与26个字母对应，'a'->0，字符相减就可以获得路径的偏移量
                path = chars[i] - 'a';
                // 计算出偏移量后判断是否存在节点，如果是 null 表示不存在这条路径
                if (node.nexts[path] == null)
                    node.nexts[path] = new Node();
                // 指针移动到路径的尾节点
                node = node.nexts[path];
                // 路径的尾节点pass++
                node.pass++;
            }
            // 遍历完成后，node一定就是最后一个路径的尾节点，此时记录结尾数量
            node.end++;
        }
    }

# 三、前缀树的查找 #

前缀树有两种常用查找，第一种是最普通的字符串出现的次数，第二种是某个字符串前缀出现的次数。

## 3.1 指定字符串出现次数 ##

前缀树的查找思路是，先获取到 root 引用，由此出发。

遍历整个字符串，如果在遍历途中发现某个路径不存在（即路径的尾节点==null），则表示前缀树从未存储过该字符串。

经过遍历后，节点指针一定会来到最后一个字符路径的尾节点，这个节点的 end 记录了总共有多少个字符串以这个字符路径结尾，所以直接返回 end 即可，代码如下：

public int search(String word) {
        if (word == null)
            return 0;
        char[] chars = word.toCharArray();
        // 由 root出发的节点指针
        Node node = root;
        // 初始化路径
        int path = 0;
        // 遍历字符串
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            // 计算路径偏移
            path = chars[i] - 'a';
            // 路径不存在，表示该字符串不存在
            if (node.nexts[path] == null)
                return 0;
            // 移动节点指针
            node = node.nexts[path];
        }
        // 遍历结束后，节点指针来到字符串的尾节点，直接返回end统计值
        return node.end;
    }

## 3.2 指定前缀出现次数 ##

前缀查找统计的逻辑和字符串查找的逻辑几乎完全一样，唯一不同的是，在最后返回时，返回的是字符串尾节点的 pass 值，它代表有多少个字符串经过了这个节点。

public int searchPre(String pre) {
        if (pre == null) return 0;
        Node node = root;
        char[] chars = pre.toCharArray();
        int path = 0;
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            path = chars[i] - 'a';
            if (node.nexts[path] == null) {
                return 0;
            }
            node = node.nexts[path];
        }
        return node.pass;
    }

# 四、前缀树的删除 #

前缀树的删除逻辑主体结构和插入、查找相同，都是遍历参数字符串，在途径的节点上分别 count down pass 和end 两个变量。

需要注意的两个点：

1、在开始执行真正的删除逻辑之前，一定要先调用 search 方法判断是否存在该字符串。

2、如果 node 的pass 属性-1 后是0，那么需要将节点引用置为 null，以便回收内存，同时也契合 insert、search等逻辑中 判断路径是否存在的方式。

public void delete(String word) {
        if (search(word) == 0)
            return;
        char[] chars = word.toCharArray();
        Node node = root;
        // 根节点 -1
        node.pass--;
        int path = 0;
        // 遍历字符串
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            // 计算路径偏移
            path = chars[i] - 'a';
            // 如果路径的尾节点 pass-1 后为 0，将这个尾节点置为 null，直接返回
            if (--node.nexts[path].pass == 0) {
                node.nexts[path] = null;
                return;
            }
            // 移动节点指针
            node = node.nexts[path];
        }
        // 遍历后沿途的 pass 都已经 -1，最后 end - 1
        node.end--;
    }

# 五、以HashMap描述路径的前缀树 #

数组的适用场景较为局限，由于数组本身扩容不便，在实际的前缀树实现上，往往可以用HashMap作为路径的替代，这种方式还可以实现中文字符的存储。

public class Code02_TrieTree {
        
        private Node root;
        
        public Code02_TrieTree() {
            this.root = new Node();
        }
        
        private static class Node {
            public int pass;
            public int end;
            public HashMap<Integer, Node> nexts;
            
            public Node() {
                this.pass = 0;
                this.end = 0;
                this.nexts = new HashMap<>();
            }
        }
        
        public void insert(String word) {
            if (word == null || "".equals(word)) return;
            char[] chars = word.toCharArray();
            Node node = root;
            node.pass++;
            Integer path = 0;
            for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
                // 以字符的ASCII码作为路径
                path = (int) chars[i];
                if (!node.nexts.containsKey(path))
                    node.nexts.put(path, new Node());
                node = node.nexts.get(path);
                node.pass++;
            }
            node.end++;
        }
        
        public int search(String word) {
            if (word == null || "".equals(word)) return 0;
            char[] chars = word.toCharArray();
            Node node = root;
            Integer path = 0;
            for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
                // 计算路径
                path = (int) chars[i];
                if (node.nexts.get(path) == null)
                    return 0;
                node = node.nexts.get(path);
            }
            return node.end;
        }
        
        public int searchPre(String pre) {
            if (pre == null || "".equals(pre)) return 0;
            char[] chars = pre.toCharArray();
            Node node = root;
            Integer path = 0;
            for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
                path = (int) chars[i];
                if (node.nexts.get(path) == null)
                    return 0;
                node = node.nexts.get(path);
            }
            return node.pass;
        }
        
        public void delete(String word) {
            if (search(word) == 0) return;
            
            char[] chars = word.toCharArray();
            Node node = root;
            node.pass--;
            Integer path = 0;
            for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
                path = (int) chars[i];
                if (--node.nexts.get(path).pass == 0) {
                    node.nexts.remove(path);
                    return;
                }
                node = node.nexts.get(path);
            }
            node.end--;
        }
        
        public int size() {
            return root.pass;
        }
    }

# 六、前缀的时间复杂度 #

如果一个字符串长度为 k，那么插入前缀树需要的时间，就是 O(k)。

因为每个字符都需要比较一遍，在比较和计算路径的逻辑中，不论是数组实现的方式还是HashMap实现的方式，其路径的计算前者是使用相减得到的偏移量，后者是 containsKey 的 hashcode计算，都是常数时间复杂度。

而其余的代码步骤也都是常数时间复杂度，因此整个insert的过程就是 O(k)。

而查找的时间复杂度同样是 O(k)，依然取决于字符串长度。

# 总结 #

前缀树是一种非常有用的字符串存储结构，它解决了像 HashMap 这种存储结构无法实现的问题——前缀统计，并且由于是复用节点，也很好的节约了存储空间。

它的增删逻辑是遍历参数字符串，找到对应路径，如果没有则创建节点。

路径是以节点是否存在的形式来抽象表示的。

在删除字符串的时候，一定要先判断是否存在该字符串，以免造成误操作途经节点的 pass属性。

对于 pass 属性 -1后为0，此时可以将这个节点置为null，并直接返回，这是因为 pass 如果 = 0，就表明 end 一定=0，反之 end =0，pass 不一定 =0。

插入、查询的大体流程是：

由根节点出发，通过参数中的每个字符，计算 path 路径，判断路径是否存在，如果是添加操作，就创建节点，如果是查询操作，就根据情况判断是否要直接返回结果。

[Edward Fredkin]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Edward_Fredkin
[tri]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Help%3AIPA/English
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ3NDUwNjk_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/3294c67c51cc45cb9ca0461355ad2f6b.png
[20210529214850757.png]: /images/20221014/0f3a33dc0d4f40978bbb47684cbb982a.png
[20210529214908258.png]: /images/20221014/7c6159b45ab142f6a1b7b1cd8b95f5b7.png
[20210529215005137.png]: /images/20221014/d2cf5d2c1f5247fe8f03f86af17ced7e.png
[20210529215344199.png]: /images/20221014/a3107941b3ff45e384dd106f40a48c20.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQ3NDUwNjk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221014/b775c5848fa14f1e8f5e983ddff98b88.png