字典树，后缀树

### Trie树定义 Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，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和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。它有3个基本性质： (1)     根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 (2)     从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为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。 ### 树的构建 **题目：**给你100000个长度不超过10的单词。对于每一个单词，我们要判断他出没出现过，如果出现了，求第一次出现在第几个位置。**** **分析：**这题当然可以用hash来解决，但是本文重点介绍的是trie树，因为在某些方面它的用途更大。比如说对于某一个单词，我们要询问它的前缀是否出现过。这样hash就不好搞了，而用trie还是很简单。假设我要查询的单词是abcd，那么在他前面的单词中，以b，c，d，f之类开头的我显然不必考虑。而只要找以a开头的中是否存在abcd就可以了。同样的，在以a开头中的单词中，我们只要考虑以b作为第二个字母的，一次次缩小范围和提高针对性，这样一个树的模型就渐渐清晰了。好比假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这6个单词，我们构建的树就是如下图这样的：  对于一个单词，只要顺着根走到对应的节点，再看这个节点是否被标记为红色就可以知道它是否出现过了。把这个节点标记为红色，就相当于插入了这个单词。这样一来查询和插入可以一起完成（重点体会这个查询和插入是如何一起完成的），所用时间仅仅为单词长度，在本题中因为每个单词的长度不超过10。可以看到，trie树每一层的节点数是26^i(i为层数)级别的。所以为了节省空间。我们用动态链表，或者用数组来模拟动态。空间的花费，不会超过单词数×单词长度。 ### 前缀查询 上文中提到”比如说对于某一个单词，我们要询问它的前缀是否出现过。这样hash就不好搞了，而用trie还是很简单“。下面，咱们来看看这个前缀查询问题： 题目：已知n个由小写字母构成的平均长度为10(len)的单词,判断其中是否存在某个串为另一个串的前缀子串 1)  最容易想到的：即从字符串集中从头往后搜，看每个字符串是否为字符串集中某个字符串的前缀，复杂度为O(n^2)。 2) 使用hash：我们用hash存下所有字符串的所有的前缀子串，建立存有子串hash的复杂度为O(n*len)，而查询的复杂度为O(n)*O(1)= O(n)。**NOTE:**因为是前缀子串，所以一个长度为len的字符串的前缀子串数目为len **例如：**abc的前缀子串为a，ab，abc 3) 使用trie：因为当查询如字符串abc是否为某个字符串的前缀时，显然以b,c,d....等不是以a开头的字符串就不用查找了。所以建立trie的复杂度为O(n*len)，而建立+查询在trie中是可以同时执行的，建立的过程也就可以成为查询的过程，hash就不能实现这个功能。所以总的复杂度为O(n*len)，实际查询的复杂度也只是O(len)。（说白了，就是Trie树的平均高度h为len，所以Trie树的查询复杂度为O（h）=O（len）。好比一棵二叉平衡树的高度为logN，则其查询，插入的平均时间复杂度亦为O（logN））。 下面解释下上述方法3中所说的为什么hash不能将建立与查询同时执行，而Trie树却可以：在hash中，例如现在要输入两个串911，911456，如果要同时查询这两个串，且查询串的同时若hash中没有则存入。那么，这个查询与建立的过程就是先查询其中一个串911，没有，然后存入9、91、911；而后查询第二个串911456，没有然后存入9、91、911、9114、91145、911456。因为程序没有记忆功能，所以并不知道911在输入数据中出现过，只是照常以例行事，存入9、91、911、9114、911...。也就是说用hash必须先存入所有子串，然后for循环查询。而trie树中，存入911后，已经记录911为出现的字符串，在存入911456的过程中就能发现而输出答案；倒过来亦可以，先存入911456，在存入911时，当指针指向最后一个1时，程序会发现这个1已经存在，说明911必定是某个字符串的前缀。 ### 查询 Trie树是简单但实用的数据结构，通常用于实现字典查询。我们做即时响应用户输入的AJAX搜索框时，就是Trie开始。本质上，Trie是一颗存储多个字符串的树。相邻节点间的边代表一个字符，这样树的每条分支代表一则子串，而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是，相同的字符串前缀共享同一条分支。下面，再举一个例子。给出一组单词，inn, int, at, age,adv, ant, 我们可以得到下面的Trie：  搭建Trie的基本算法也很简单，无非是逐一把每个单词的每个字母插入Trie。插入前先看前缀是否存在。如果存在，就共享，否则创建对应的节点和边。 比如要插入单词add，就有下面几步： (1)      考察前缀"a"，发现边a已经存在。于是顺着边a走到节点a。 (2)      考察剩下的字符串"dd"的前缀"d"，发现从节点a出发，已经有边d存在。于是顺着边d走到节点ad (3)      考察最后一个字符"d"，这下从节点ad出发没有边d了，于是创建节点ad的子节点add，并把边ad->add标记为d ### Trie树的应用 除了本文引言处所述的问题能应用Trie树解决之外，Trie树还能解决下述问题： 1) 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 2)一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。 转载请注明出处：[http://blog.csdn.net/utimes/article/details/8864150](http://blog.csdn.net/utimes/article/details/8864150)