1、 概述
Trie树，又称字典树，单词查找树或者前缀树，是一种用于快速检索的多叉树结构，如英文字母的字典树是一个26叉树，数字的字典树是一个10叉树。Trie一词来自retrieve，发音为/tri:/ “tree”，也有人读为/tra?/ “try”。Trie树可以利用字符串的公共前缀来节约存储空间。如下图所示，该trie树用10个节点保存了6个字符串tea，ten，to，in，inn，int：
在该trie树中，字符串in，inn和int的公共前缀是“in”，因此可以只存储一份“in”以节省空间。当然，如果系统中存在大量字符串且这些字符串基本没有公共前缀，则相应的trie树将非常消耗内存，这也是trie树的一个缺点。Trie树的基本性质可以归纳为：
- 根节点不包含字符，除根节点以外每个节点只包含一个字符。
- 从根节点到某一个节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
- 每个节点的所有子节点包含的字符串不相同。
2、 Trie树的基本实现
字母树的插入（Insert）、删除（ Delete）和查找（Find）都非常简单，用一个一重循环即可，即第i次循环找到前i个字母所对应的子树，然后进行相应的操作。实现这棵字母树，我们用最常见的数组保存（静态开辟内存）即可，当然也可以开动态的指针类型（动态开辟内存）。 至于结点对儿子的指向，一般有三种方法：
- 对每个结点开一个字母集大小的数组，对应的下标是儿子所表示的字母，内容则是这个儿子对应在大数组上的位置，即标号；
- 对每个结点挂一个链表，按一定顺序记录每个儿子是谁；
- 使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树。
三种方法，各有特点。第一种易实现，但实际的空间要求较大；第二种，较易实现，空间要求相对较小，但比较费时；第三种，空间要求最小，但相对费时且不易写。
3、 Trie树的高级实现
可以采用双数组（Double-Array）实现。利用双数组可以大大减小内存使用量，具体实现细节见参考资料（5）（6）。
4、 Trie树的应用
Trie是一种非常简单高效的数据结构，但有大量的应用实例。
（1） 字符串检索
事先将已知的一些字符串（字典）的有关信息保存到trie树里，查找另外一些未知字符串是否出现过或者出现频率。
举例：
- 给出N个单词组成的熟词表，以及一篇全用小写英文书写的文章，请你按最早出现的顺序写出所有不在熟词表中的生词。
- 给出一个词典，其中的单词为不良单词。单词均为小写字母。再给出一段文本，文本的每一行也由小写字母构成。判断文本中是否含有任何不良单词。例如，若rob是不良单词，那么文本problem含有不良单词。
（2）字符串最长公共前缀
Trie树利用多个字符串的公共前缀来节省存储空间，反之，当我们把大量字符串存储到一棵trie树上时，我们可以快速得到某些字符串的公共前缀。
举例：
- 给出N个小写英文字母串，以及Q个询问，即询问某两个串的最长公共前缀的长度是多少？
解决方案：首先对所有的串建立其对应的字母树。此时发现，对于两个串的最长公共前缀的长度即它们所在结点的公共祖先个数，于是，问题就转化为了离线（Offline）的最近公共祖先（Least Common Ancestor，简称LCA）问题。
而最近公共祖先问题同样是一个经典问题，可以用下面几种方法：
- 利用并查集（Disjoint Set），可以采用采用经典的Tarjan 算法；
- 求出字母树的欧拉序列（Euler Sequence ）后，就可以转为经典的最小值查询（Range Minimum Query，简称RMQ）问题了；（关于并查集，Tarjan算法，RMQ问题，网上有很多资料。）
（3）排序
Trie树是一棵多叉树，只要先序遍历整棵树，输出相应的字符串便是按字典序排序的结果。给你N个互不相同的仅由一个单词构成的英文名，让你将它们按字典序从小到大排序输出。
（4） 作为其他数据结构和算法的辅助结构
如后缀树，AC自动机等
5、 Trie树复杂度分析
- 插入、查找的时间复杂度均为O(N)，其中N为字符串长度。
- 空间复杂度是26^n级别的，非常庞大（可采用双数组实现改善）。
6、 总结
Trie树是一种非常重要的数据结构，它在信息检索，字符串匹配等领域有广泛的应用，同时，它也是很多算法和复杂数据结构的基础，如后缀树，AC自动机等，因此，掌握Trie树这种数据结构，对于一名IT人员，显得非常基础且必要！
7.简单实现
package IO;
public class Trie {
private int SIZE = 26;
private TrieNode root;// 字典树的根
Trie(){ // 初始化字典树
root = new TrieNode();
}
private class TrieNode{ //字典树节点
private int num;// 有多少单词通过这个节点,即由根至该节点组成的字符串模式出现的次数
private TrieNode[] son;// 所有的儿子节点
private boolean isEnd;// 是不是最后一个节点
private char val;// 节点的值
TrieNode() {
num = 1;
son = new TrieNode[SIZE];
isEnd = false;
}
}
// 建立字典树
public void insert(String str){// 在字典树中插入一个单词
if (str == null || str.length() == 0) {
return;
}
TrieNode node = root;
char[] letters = str.toCharArray();
for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++) {
int pos = letters[i] - ‘a‘;
if (node.son[pos] == null) {
node.son[pos] = new TrieNode();
node.son[pos].val = letters[i];
} else {
node.son[pos].num++;
}
node = node.son[pos];
}
node.isEnd = true;
}
// 计算单词前缀的数量
public int countPrefix(String prefix) {
if (prefix == null || prefix.length() == 0) {
return -1;
}
TrieNode node = root;
char[] letters = prefix.toCharArray();
for (int i = 0, len = prefix.length(); i < len; i++) {
int pos = letters[i] - ‘a‘;
if (node.son[pos] == null) {
return 0;
} else {
node = node.son[pos];
}
}
return node.num;
}
// 打印指定前缀的单词
public String hasPrefix(String prefix) {
if (prefix == null || prefix.length() == 0) {
return null;
}
TrieNode node = root;
char[] letters = prefix.toCharArray();
for (int i = 0, len = prefix.length(); i < len; i++) {
int pos = letters[i] - ‘a‘;
if (node.son[pos] == null) {
return null;
} else {
node = node.son[pos];
}
}
preTraverse(node, prefix);
return null;
}
// 遍历经过此节点的单词.
public void preTraverse(TrieNode node, String prefix) {
if (!node.isEnd) {
for (TrieNode child : node.son) {
if (child != null) {
preTraverse(child, prefix + child.val);
}
}
return;
}
System.out.println(prefix);
}
// 在字典树中查找一个完全匹配的单词.
public boolean has(String str) {
if (str == null || str.length() == 0) {
return false;
}
TrieNode node = root;
char[] letters = str.toCharArray();
for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++) {
int pos = letters[i] - ‘a‘;
if (node.son[pos] != null) {
node = node.son[pos];
} else {
return false;
}
}
return node.isEnd;
}
//前序遍历字典树.
public void preTraverse(TrieNode node) {
if (node != null) {
System.out.print(node.val + "-");
for (TrieNode child : node.son) {
preTraverse(child);
}
}
}
public TrieNode getRoot() {
return this.root;
}
public static void main(String[] args) {
Trie tree = new Trie();
String[] strs = { "banana", "band", "bee", "absolute", "acm", };
String[] prefix = { "ba", "b", "band", "abc", };
for (String str : strs) {
tree.insert(str);
}
System.out.println(tree.has("abc"));
tree.preTraverse(tree.getRoot());
System.out.println();
for (String pre : prefix) {
int num = tree.countPrefix(pre);
System.out.println(pre + "" + num);
}
}
}