大展身手的字典树

摘要：原文地址在简单字典树的实现一文中，我们以单词输入自动提示为引子，简单介绍了字典树的实现。前缀匹配本文讲述前缀匹配的字典树实现方案。在简单字典树的实现一文中，我们已经实现了字典树的基本操作，这里只需要再加上一个前缀匹配方法即可。

原文地址

在简单字典树(Trie)的实现一文中，我们以单词输入自动提示为引子，简单介绍了字典树的实现。那么，字典树到底可以用于哪些场合呢？

前缀匹配：给定字典库，输入一段字符，返回以该字符串为前缀的所有单词。

字频统计：给出一段文本，统计其中指定单词出现的频数。

本文讲述前缀匹配的字典树实现方案。仍然假设我们有以下单词：apps apple cook cookie cold，当我们想获得以co为前缀的单词时，只需要在字典树中依次找到c、o节点，然后搜索o节点的所有子树，取出其中的单词即可。

在简单字典树(Trie)的实现一文中，我们已经实现了字典树的基本操作，这里只需要再加上一个前缀匹配方法即可。具体流程如下，将前缀字符串标记为当前前缀，将根节点标记为当前节点，执行操作1：

当前前缀为空，对当前节点执行操作2。否则，取出当前单词的首字符，标记为X，遍历当前节点的子节点，如果X存在于子节点N中，将N标记为当前节点，将剩余字符串标记为当前单词，重复操作1；如果X不存在于子节点中，返回None。

以当前节点为根节点，进行深度优先搜索，取得当前节点所有子树下的所有单词。

实现的伪代码如下：

def pre_match_op(current_word, current_node):
    if current_word not empty:
        X = current_word[0]
        if X in current_node.child_node:
            current_word = current_word[1:]
            current_node = child_node
            return pre_match_op(current_word, current_node)
        else:
            return None
    else:
        return pre_match_bfs("", current_node)
        
def pre_match_dfs(keep_char, current_node):
    match_word = []
    for child in current_node.child_node:
        current_pre = pre_str + keep_char
        if child.isword = True:
            word = current_pre + child.char
            match_word.append(word)
        else:
            pass

        pre_match_dfs(current_pre, child)

    return match_word

具体程序以及测试例子放在gist上，可以在这里找到。测试了一下，两千多个单词，寻找共同前缀的单词，速度还是蛮快的。

有时候我们需要统计一篇文章中一些单词出现的次数，这个时候用字典树可以很方便的解决这个问题。

在字典树的简单实现中，我们设计的节点数据结构如下：

图1. 用list实现字典树

只要对这里节点的数据结构稍作修改，就可以用于统计字频了。把原来数据结构中的标记位改为频数位，即保存该单词出现的次数。然后，再把原有字典树实现中的插入操作和查找操作稍微改动，就可以实现字频统计功能了。

插入操作：将单词标记为当前单词，将根节点标记为当前节点，执行操作1：

当前单词为空，当前节点单词出现频数加1，终止操作；否则取出当前单词的首字符记为X，遍历当前节点的子节点：如果X存在于子节点N，将剩余字符标记为当前单词，将N标记为当前节点，重复操作1，如果X不存在于当前节点的子节点中，那么进入操作2。

取出当前单词的首字符记为X，新建一个节点M存储X，M的父节点为当前节点。剩余字符串记为当前单词，如果当前单词为空，M节点单词出现频数加1，终止操作；否则，将M标记为当前节点，重复操作2。

查询操作：将单词标记为当前单词，将根节点标记为当前节点，执行操作1：

当前单词为空，返回当前节点字频数，即为该单词出现的次数。否则，取出当前单词的首字符，标记为X，遍历当前节点的子节点，如果X存在于子节点N中，将N标记为当前节点，将剩余字符串标记为当前单词，重复操作1；如果X不存在于子节点中，返回0。

实现伪代码如下，插入操作如下：

def insert(word):
    current_word = word
    current_node = root
    insert_operation_1(current_word, current_node)

def insert_operation_1(current_word, current_node):
    if current_word not empty:
        X = current_word[0]

        if X in current_node.child:
            current_word = current_word[1:]
            current_node = child_node
            insert_operation_1(current_word, current_node)
        else:
            insert_operation_2(current_word, current_node)

    else:
        current_node.count++

def insert_operation_2(current_word, current_node):
    X = current_word[0]
    M.value = x
    M.father = current_node
    current_node.child = M

    current_word = current_word[1:]
    if current_word not empty:
        current_node = M
        insert_operation_2(current_word, current_node)

    else:
        current_node.count++

查询操作：

def count(word):
    current_word = word
    current_node = root
    return find_opration(current_word, current_node)

def count_opration(current_word, current_node):
    if current_word not empty:
        X = current_word[0]
        if X in current_node.child_node:
            current_word = current_word[1:]
            current_node = child_node
            return find_opration(current_word, current_node)
        else:
            return 0
    else:
        return current_node.count

具体程序以及测试例子放在gist上，可以在这里找到。