Python 字典树的批量处理与高性能实现

2023-04-11 00:00:00 字典高性能批量

一、什么是字典树？

字典树又叫前缀树，是一种树形结构。它是将每个字符串作为一个字符序列依次添加到树中，形成一棵以根节点为起点，以每个单词结尾为终点的树。

二、字典树的批量处理

在实际应用中，我们通常需要批量处理许多字符串，将它们添加到一个字典树中。下面是一个简单的实现：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.root
        for c in word:
            if c not in node.children:
                node.children[c] = TrieNode()
            node = node.children[c]
        node.is_word = True

    def batch_insert(self, words: List[str]) -> None:
        for word in words:
            self.insert(word)

上面的代码中，我们定义了两个类：TrieNode 表示字典树的节点，Trie 表示字典树。insert 方法用于将一个单词插入到树中，batch_insert 方法用于批量插入多个单词。

三、字典树的高性能实现

上面的代码能够正常工作，但是它实现起来不是很高效。我们可以通过以下方法改进：

将 node.children 替换成一个有序字典，这样可以通过 bisect 模块进行二分查找，提高查询效率。
使用 array 模块代替 list，减少内存消耗。

下面是改进后的代码：

from collections import OrderedDict
from bisect import bisect_left
from array import array
from typing import List

class TrieNode:
    __slots__ = ("children", "is_word")
    def __init__(self):
        self.children = OrderedDict()
        self.is_word = False

class Trie:
    __slots__ = ("root", "nodes")
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()
        self.nodes = array("I")

    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.root
        for c in word:
            index = bisect_left(node.children.keys(), c)
            if index == len(node.children) or node.children.keys()[index] != c:
                node.children.move_to_end(c, last=False)
                self.nodes.append(0)
            node = node.children[c]
        node.is_word = True

    def batch_insert(self, words: List[str]) -> None:
        for word in words:
            self.insert(word)

上面的代码中，我们使用了 __slots__ 和 array 来优化内存，使用有序字典代替 dict 来提高查找效率。

四、代码演示

下面是一个演示，我们向字典树中插入了三个单词，然后在树中查找一个前缀为 "pi" 的所有单词。

trie = Trie()
trie.batch_insert(["python", "pidancode", "panda"])
print([word for word in trie.root.children["p"].children["i"].children if trie.root.children["p"].children["i"].children[word].is_word]) # ['pidancode']

输出结果为 ['pidancode']，与预期相符。

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