Trie树

最新推荐文章于 2025-12-26 13:56:32 发布

转载最新推荐文章于 2025-12-26 13:56:32 发布 · 505 阅读

文章标签：

#struct #search #class #null #branch #搜索引擎

算法和数据结构专栏收录该内容

33 篇文章

订阅专栏

Trie树

编辑本段trie树定义

　　 Trie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。

编辑本段结构示意图

　　‍ 　　‍

trie树结构原理示意图

‍

编辑本段基本特性

　　它有3个基本特性：　　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。

　　 Trie树的类定义：　　const int MaxKeySize = 25; //关键码最大位数　　typedef struct { //关键码类型　　char ch[MaxKeySize]; //关键码存放数组　　int currentSize; //关键码当前位数　　} KeyType; 　　class TrieNode { // Trie树结点类定义　　friend class Trie; 　　protected: 　　enum { branch, element } NodeType; //结点类型　　union NodeType { //根据结点类型的两种结构　　struct { //分支结点　　int num; //本结点关键码个数　　TrieNode *link[27]; //指针数组　　} brch; 　　struct { //元素结点　　KeyType key; //关键码　　recordNode *recptr; //指向数据对象指针　　} elem; 　　} 　　} 　　class Trie { // Trie树的类定义　　private: 　　TrieNode *root, *current; 　　public: 　　RecordNode* Search ( const keyType & ); 　　int Insert ( const KeyType & ); 　　int Delete ( const KeyType & ); 　　} 　　 Trie树的搜索算法：　　RecordNode* Trie::Search ( const KeyType & x ) { 　　k = x.key; 　　concatenate ( k, ‘b’ ); 　　current = root; 　　int i = 0; //扫描初始化　　while ( current != NULL && current→NodeType != element && i <= x. ch[i] ) { 　　current = current→brch.link[ord (x. ch[i])]; 　　i = i++; 　　}; 　　if ( current != NULL && current→NodeType == element && current→elem.key == x ) 　　return current→recptr; 　　else 　　return NULL; 　　}