Trie树算法

Trie树是一种树形结构的算法,用于文本查找,通过保留公共前缀减少存储空间,提高查询效率。算法包括获取文本数据、逐条比较构建树、按字母排序插入节点等步骤。其特点是利用字符串公共前缀减少比较,常用于词频统计。优化方向包括数据字典序排序和更高效的节点插入策略。

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算法介绍

第一眼看到Trie树算法,首先明白的就是他一定是用树形结构实现的算法。后来实现完整个算法才知道其实他也是压缩树,类似于哈弗曼编码和CF-Tree,因为树中保留了公共的前缀,减少了不必要的重复存储空间。所以查询效率会高很多,如果你明白哈弗曼编码的实现过程,这个自然也是一样的道理。那Trie树与Huffman编码树有什么区别呢,Huffman是0或1的编码,而Trie则是文本查找树,节点上可以是一个字母字符,也可以是汉字等等,大体就是这个意思。好,下面说说算法的原理。

算法原理

1、首先获取所有的文本数据,划分成逐条逐条的形式。

2、读入每行数据,对照当前比较字符值与当前节点的子节点比较,寻找到与之匹配的节点

3、如果找到对应的子节点,将子节点作为当前节点,并移除数据的此字符,继续步骤2。

4、如果未找到对应子节点,新建节点插入当前的节点中,并将新节点作为当前节点,继续步骤2。

5、操作的终止条件为数据中的字符已经全部移除比较完毕。

算法实现

输入的字符数据Input.txt:

abc
bcd
bca
bcc
bbd
abca
树节点类TreeNode.java:

package Trie;

im
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