利用Trie树，来查找单词出现的次数_trie树统计每个词出现的次数-优快云博客

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本文介绍了一个使用Trie树进行单词存储和查找的简单实现。通过构建Trie树，可以高效地完成字符串的插入与搜索操作。文章提供了一个具体的Trie树节点类定义，并演示了如何插入和查找字符串。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Trie节点

class TrieNode {
    TrieNode nodes[];
    boolean isSentence; //称为一个句子的话仍然可能会有子节点
    int count; //表示当前节点实际上代表了多少个相同的单词

    public TrieNode() {
        nodes = new TrieNode[26]; //26个英文字母
        isSentence = false;
        count = 0;

    }
}

构造Trie树，以及查找节点

//单论小写字母
void buildTrie(String str, TrieNode root) {
    if (root == null)
        return;
    TrieNode curr = root;
    char[] arr = str.toCharArray();
    for (int i = 0; i < arr.length; ++i) {
        if (curr.nodes[arr[i] - 'a'] == null) {
            curr.nodes[arr[i] - 'a'] = new TrieNode();
        }
        curr = curr.nodes[arr[i] - 'a'];
        if (i == arr.length - 1) {
            curr.isSentence = true;
            curr.count++;
        }
    }
}

int findStr(String str, TrieNode root) {
    if (root == null)
        return 0;
    TrieNode curr = root;
    char arr[] = str.toCharArray();
    for (int i = 0; i < arr.length; ++i) {
        if (curr.nodes[arr[i] - 'a'] == null)
            return 0;
        curr = curr.nodes[arr[i] - 'a'];
        if (arr.length - 1 == i && curr.isSentence) {
            return curr.count;
        }
    }
    return 0;
}

测试一下：

public static void main(String[] args) {
    print p = new print();
    TrieNode node = new TrieNode();
    p.buildTrie("wangcheng", node);
    p.buildTrie("abc", node);
    p.buildTrie("abc", node);
    p.buildTrie("hello", node);
    p.buildTrie("hello", node);
    int a = p.findStr("wangcheng", node);
    System.out.println(a);
}