前缀树golang实现
前缀树(Trie)是一种数据结构,主要用于字符串的存储与匹配。在本文中,我们将介绍如何使用 golang 实现前缀树。
- 什么是前缀树?
前缀树,也叫字典树,是一种树形数据结构,用于存储字符串集合,主要用于在大量文本中高效地查找某个字符串。与其他数据结构(如哈希表)相比,前缀树的时间复杂度是 O(k),其中 k 表示要查找的字符串的长度。
前缀树的核心概念是“节点”(node),每个节点包含以下信息:
- 一个字符 c;
- 一个布尔值 isLeaf,表示以此节点结尾的字符串是否存在;
- 一个哈希表 children,用于存储子节点,且 key 为子节点对应的字符。
下图是一个包含四个字符串(apple,apply,app,banana)的前缀树的示例:
- 前缀树的基本操作
前缀树的基本操作包括插入、查找和删除:
2.1 插入
向前缀树中插入一个字符串时,我们需要从根节点开始遍历。
具体步骤如下:
- 初始化当前节点为根节点;
- 遍历字符串中的每个字符,若当前字符不在当前节点的子节点中,则创建一个新的节点,并将其存入子节点中;
- 如果当前字符在当前节点的子节点中,则移动到该节点;
- 遍历完字符串后,将当前节点的 isLeaf 标记为 true。
下面是插入字符串 “apple” 及其执行过程的示例:
2.2 查找
查找一个字符串时,我们需要从根节点开始遍历。
具体步骤如下:
- 初始化当前节点为根节点;
- 遍历字符串中的每个字符,若当前字符不在当前节点的子节点中,则说明该字符串不存在于前缀树中;
- 如果当前字符在当前节点的子节点中,则移动到该节点;
- 遍历完字符串后,如果当前节点的 isLeaf 标记为 true,说明该字符串存在于前缀树中;否则,说明前缀存在于前缀树中,但该字符串不存在于前缀树中。
下面是查找字符串 “appl” 及其执行过程的示例:
2.3 删除
删除一个字符串时,我们需要从根节点开始遍历。
具体步骤如下:
- 初始化当前节点为根节点;
- 遍历字符串中的每个字符,若当前字符不在当前节点的子节点中,则说明该字符串不存在于前缀树中;
- 如果当前字符在当前节点的子节点中,且已经遍历到字符串的最后一个字符,则将该节点的 isLeaf 标记为 false;
- 如果当前字符在当前节点的子节点中,且还没有遍历到字符串的最后一个字符,则移动到该节点;
- 若删除该节点后,当前节点的 children 为空且 isLeaf 为 false,则继续删除该节点的父节点。
下面是删除字符串 “apple” 及其执行过程的示例:
- Golang 实现前缀树
根据前面的讲述,我们可以使用 Golang 实现前缀树。
代码如下:
type Trie struct {
children map[byte]*Trie
isLeaf bool
}
func NewTrie() *Trie {
return &Trie{children: make(map[byte]*Trie)}
}
func (t *Trie) Insert(Word string) {
curr := t
for i := 0; i < len(word); i++ {
c := word[i]
if _, ok := curr.children[c]; !ok {
curr.children[c] = NewTrie()
}
curr = curr.children[c]
}
curr.isLeaf = true
}
func (t *Trie) Search(word string) bool {
curr := t
for i := 0; i < len(word); i++ {
c := word[i]
if _, ok := curr.children[c]; !ok {
return false
}
curr = curr.children[c]
}
return curr.isLeaf
}
func (t *Trie) Delete(word string) {
nodes := make([]*Trie, 0)
curr := t
for i := 0; i < len(word); i++ {
c := word[i]
if _, ok := curr.children[c]; !ok {
return
}
nodes = append(nodes, curr)
curr = curr.children[c]
}
curr.isLeaf = false
if len(curr.children) > 0 {
return
}
for i := len(nodes) - 1; i >= 0; i-- {
node := nodes[i]
delete(node.children, word[i])
if len(node.children) > 0 || node.isLeaf {
return
}
}
}
代码中,NewTrie() 函数用于创建一个新的前缀树节点;Insert() 函数用于向前缀树中插入一个字符串;Search() 函数用于查找一个字符串是否存在于前缀树中;Delete() 函数用于删除一个字符串。
- 总结
前缀树是一种存储和查找字符串的高效数据结构。本文介绍了前缀树的基本概念及其基本操作,并通过 Golang 实现了前缀树的插入、查找和删除功能。希望读者通过本文的学习,能够加深对前缀树的理解,并能够使用 Golang 实现其他高效数据结构。
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