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字典树的实现和介绍

EddieChan / 2553人阅读

摘要:优化老代码的时候,用到了字典树。我用写了一个字典树。因为是多叉树结构,可能这两个单词,,需要一个结束的标识位。但是应该有相关的文本搜索算法和字典树相结合。如果字典树更新不频繁,比如地名,字典树是可以化,保存到中。

优化老代码的时候,用到了字典树。我用Java写了一个字典树。分享一下。

先说一下常见的引用场景,单词匹配,统计(敏感词检测,单词检测),还有输入提示等等。

下面是代码了
node节点代码

public class Node{
    private List nodeList = new ArrayList<>();
    private char word; //这里保存的一个字符
    private int isEnd = 0; //这里是一个结束标识

    public Node(char w){
        this.word = w;
    }

    public Node(){ }

    public List getNodeList() {
        return nodeList;
    }

    public void setNodeList(List nodeList) {
        this.nodeList = nodeList;
    }

    public char getWord() {
        return word;
    }

    public void setWord(char word) {
        this.word = word;
    }

    public int getIsEnd() {
        return isEnd;
    }

    public void setIsEnd(int isEnd) {
        this.isEnd = isEnd;
    }
}

Node节点重点就是保存的char和isEnd这个两个属性,这里我保存的是字符串,其实可以保存成utf8的编码,防止一些编码问题。
因为是多叉树结构,可能这两个单词 sad,saddy,需要一个结束的标识位。

添加节点代码

    public void addNode(List nodeList,char[] word){
        List temp = new ArrayList<>();
        //遍历单词
        for (int i=0;i < word.length; i++ ){
            //查看子节点
            for (int j = nodeList.size(); j >= 0; j--) {
                //有子节点并且字相同,则更新nodeList并且跳出循环,检查下一个字
                if (j > 0 && nodeList.get(j-1).getWord() == word[i]) {
                    nodeList = nodeList.get(j-1).getNodeList();
                    break;
                //如果子节点为零,则说明需要添加新节点    
                }else if(j == 0 ){
                    Node n = new Node(word[i]);
                    //判断是否达到单词结尾,添加标志位
                    if( nodeList.size() == 0 && (i == word.length -1)){
                        n.setIsEnd(1);
                    }
                    temp = n.getNodeList();
                    nodeList.add(n);
                    //nodeList赋值给新节点,结束循环
                    nodeList = temp;
                }
            }
        }
    }

这一段需要注意的一点是,我是用了List这个数据结构,这个地方可以优化为Map结构,Hash表的时间复杂度是O(1)。

搜索单词

public boolean searchNode(List nodeList,char[] word){
    for (int i=0;i < word.length; i++ ){
        for (int j = nodeList.size() - 1; j >= 0; j--) {
            if (nodeList.get(j).getWord() == word[i]) {
                //单词处于结尾,和有标志位,则直接返回
                if( (i == word.length -1) && nodeList.get(j).getIsEnd() == 1){
                    return true;
                }
                nodeList = nodeList.get(j).getNodeList();
                break;
            }
        }
    }

    return false;
}

搜索文本

  
public boolean searchText(List nodeList,char[] word){
    //记录头节点
    List head = nodeList;
    for (int i=0;i < word.length; i++ ){
        for (int j = nodeList.size() - 1; j >= 0; j--) {
            if (nodeList.get(j).getWord() == word[i]) {
            //搜索文本就不要判断单词是否处于结尾了,查到直接就返回结果
                if( nodeList.get(j).getIsEnd() == 1){
                    return true;
                }
                nodeList = nodeList.get(j).getNodeList();
                break;
            }
            //当节点没有子节点,并且程序运行到此,将nodeList复位到头节点
            if(j == 0){
                nodeList = head;
            }
        }
    }
    return false;
}    

处理敏感词部分,或者相似功能应该做分词的处理。如果不做分词处理的,会出现错误,比如玛丽露A。往后再推一个单词。
我这里是一个字一个字去进行顺序查找的。但是应该有相关的文本搜索算法和字典树相结合。可以提高效率。

我这里实现的是O(m*n)上面也提到了可以优化到O(n),但是也比之前快了不少了。比如输入提示,比每一次查询数据库之类的要快很多。如果字典树更新不频繁,比如地名,字典树是可以json化,保存到Redis中。这样可以给其他语言去使用,而且比一次性查询数据库,之后再结构化,也是要快一点的。

如果还哪里写错了,或者有什么更好的优化建议,欢迎讨论。

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