字典树入门及实现（JAVA）<转>

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：   利用字符串的公共前缀来节约存储空间，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。   比如说我们想储存3个单词，sky、skyline、skymoon。如果只是单纯的按照以前的字符数组存储的思路来存储的话，那么我们需要定义三个字符串数组。但是如果我们用字典树的话，只需要定义一个树就可以了。在这里我们就可以看到字典树的优势了。 它有三个基本性质: (1)根节点不包含字符; (2) 除根节点外每一个节点都只包含一个字符: (3) 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，每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

字典树的插入，删除和查找都非常简单，用一个一重循环即可。
1. 从根节点开始一次搜索
2. 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索
3. 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母，并进一步选择对应的子树进行检索
4. 迭代过程...
5. 在某个节点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该节点上的信息，即完成查找

例:
   Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀). 

Input 
  输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串. 注意:本题只有一组测试数据,处理到文件结束. 

Output 
对于每个提问,给出以该字符串为前缀的单词的数量. 

Sample Input 
banana 
band 
bee 
absolute 
acm 

ba 
b 
band 
abc 

Sample Output 
2 
3 
1 
0 

代码: (字典树模板)

import java.util.LinkedList;  
public class Trie {     
    private int SIZE = 26;
    private TrieNode root;  //字典树的根
  
    Trie() {  //初始化字典树
        root = new TrieNode();  
    }  
  
    private class TrieNode {  //字典树节点
        private int num;//有多少单词通过这个节点,即节点字符出现的次数 
        private TrieNode[] son;// 所有的儿子节点
        private boolean isEnd;//是不是最后一个节点
        private char val;// 节点的值 
        
  
        TrieNode() {  
            num = 1; 
            son = new TrieNode[SIZE];  
            isEnd = false;  
           
        }  
    }  
  //建立字典树
    public void insert(String str) {  //在字典树中插入一个单词
        if (str == null || str.length() == 0) {  
            return;
        }  
        TrieNode node = root;  
        char[] letters=str.toCharArray();  
        for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++) {  
            int pos = letters[i] - 'a';  
            if (node.son[pos] == null) {  
                node.son[pos] = new TrieNode();  
                node.son[pos].val = letters[i];  
            } else {  
                node.son[pos].num++; 
            }  
            node = node.son[pos];  
        }  
        node.isEnd = true;  
    }  
  
     
    public int countPrefix(String prefix){  //计算单词前缀的数量
        if(prefix==null||prefix.length()==0){  
            return -1;  
        }  
        TrieNode node=root;  
        char[] letters=prefix.toCharArray();  
        for(int i=0,len=prefix.length();i< len;i++){  
            int pos=letters[i]-'a';  
            if(node.son[pos]==null){  
                return 0;  
            }else{  
                node=node.son[pos];  
            }  
        }  
        return node.num;  
    }  
      
    // 在字典树中查找一个完全匹配的单词.  
    public boolean has(String str) {  
        if (str == null || str.length() == 0) {  
            return false;  
        }  
        TrieNode node = root;  
        char[] letters=str.toCharArray();  
        for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++) {  
            int pos = letters[i] - 'a';  
            if (node.son[pos] != null) {  
                node = node.son[pos];  
            } else {  
                return false;  
            }  
        }  
        return node.isEnd;  
    }  
  
    
    //前序遍历字典树.  
    public void preTraverse(TrieNode node){  
        if(node!=null){  
            System.out.print(node.val+"-");  
            for(TrieNode child: node.son){  
                preTraverse(child);  
            }  
        }  
          
    }  
   
    public TrieNode getRoot(){  
        return this.root;  
    }  
      
    public static void main(String[] args) {  
        Trie tree = new Trie();  
        String[] strs={  
                "banana",
                "band",
                "bee",
                "absolute",
                "acm",
        };
        String[] prefix={
                "ba",
                "b",
                "band",
                "abc",
        };
        for(String str : strs){  
            tree.insert(str);
        }  
        System.out.println(tree.has("abc"));  
        tree.preTraverse(tree.getRoot());  
        System.out.println();  
        //tree.printAllWords();  
        for(String pre : prefix){  
            int num=tree.countPrefix(pre);  
            System.out.println(pre+" "+num);  
        }  
          
    }  
}  

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