一篇学好如何实现 Trie

[[403657]]

本文转载自微信公众号「我好困啊」，作者mengxin。转载本文请联系我好困啊公众号。

Trie又称为字典树，主要用于单词的查找得名。如将一个单词 Hello存放在字典树中的数据结构为:

当再次加入help时，此时的字典树为：

当添加hero时，此时的字典树为：

可以看到树以每个单词的字符为一个节点，直到字符添加完毕后设置上flag，标记当前节点结束为一个单词(即从根节点到当前节点为一个单词)。

当有新的单词进来时，只需要添加到树中即可，查找时，从根节点出发，遍历整棵树(其实总是遍历树的某个分支)。如果其中一个字符不在树中，则说明查找失败，否则所有的word按每个字符的顺序都能查找到，最后判断结束节点是否为一个单词，是，则查找成功。

代码实现

//叶子节点 
type Node struct { 
    isWord bool   //是否为一个单词 
    next map[uint8]*Node //叶子节点对应的单个字符及其next指针 
} 
 
type Trie struct { 
    root *Node 
    size int64 
} 
 
func Constructor() Trie { 
    return Trie{&Node{ 
        isWord: false, 
        next:  make(map[uint8]*Node), 
    },0} 
} 
 
/** 添加单词到字典中 */ 
func (this *Trie) Insert(word string)  { 
    if  word ==""{ 
        return 
    } 
    cur := this.root 
 
    for i:= 0;i< len(word);i++ { 
        r := word[i] 
        if  cur.next[r]== nil{ 
            cur.next[r] = &Node{false, make(map[uint8]*Node)} 
        } 
        cur = cur.next[r] 
    } 
    if !cur.isWord { 
        cur.isWord = true 
    } 
 
} 
 
 
/** 查找单词 */ 
func (this *Trie) Search(word string) bool { 
    if  word ==""{ 
        return false 
    } 
    cur := this.root 
 
    for i:= 0;i< len(word);i++ { 
        r := word[i] 
        if  cur.next[r]== nil{ 
            return false 
        } 
        cur = cur.next[r] 
    } 
    return cur.isWord 
} 
 
 
/**查找对应前缀 */ 
func (this *Trie) StartsWith(prefix string) bool { 
    if  prefix ==""{ 
        return false 
    } 
    cur := this.root 
 
    for i:= 0;i< len(prefix);i++ { 
        r := prefix[i] 
        if  cur.next[r]== nil{ 
            return false 
        } 
        cur = cur.next[r] 
    } 
    return true 
}