Python 字典树的空间优化方法与技巧

2023-04-11 00:00:00 优化 技巧 字典

字典树（Trie树）是一种常用的数据结构，用于字符串的匹配、前缀查询等问题。但是，在某些情况下，字典树可能会占用大量的空间，因为每个节点都需要使用一个指针指向其子节点。

为了解决空间问题，可以使用以下优化方法：

  1. 压缩节点：将某些单独成词的节点压缩成一个字符节点。例如，在“pidancode.com”中，“pidan”和“code”都是单独成词的，可以将它们压缩成节点“pidancode.com”的子节点。

  2. 去掉空白节点：对于每个只有一个子节点的节点，将其与其子节点合并成一个节点。例如，在“pidancode.com”中，“d”，“e”和“.”节点都只有一个子节点，可以将它们去掉，将“a”节点的子节点改成“da”、“ea”和“.a”。

  3. 使用数组代替指针：将每个节点的子节点存储在一个数组中，而不是使用指针。这样可以节省指针的空间，并且可以快速访问子节点。但是，需要使用一些技巧来处理变长数组的问题，例如使用动态数组或者预先计算节点的最大子节点数。

下面是一个使用以上优化方法的Python字典树实现代码：

class TrieNode:
    def __init__(self, char=None):
        self.char = char
        self.children = []
        self.is_end_of_word = False

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

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            child_found = False
            for child in node.children:
                if child.char == char:
                    node = child
                    child_found = True
                    break
            if not child_found:
                new_node = TrieNode(char)
                node.children.append(new_node)
                node = new_node
        node.is_end_of_word = True

    def search(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            child_found = False
            for child in node.children:
                if child.char == char:
                    node = child
                    child_found = True
                    break
            if not child_found:
                return False
        return node.is_end_of_word

    def starts_with(self, prefix):
        node = self.root
        for char in prefix:
            child_found = False
            for child in node.children:
                if child.char == char:
                    node = child
                    child_found = True
                    break
            if not child_found:
                return []
        words = []
        self._dfs(node, prefix, words)
        return words

    def _dfs(self, node, prefix, words):
        if node.is_end_of_word:
            words.append(prefix)
        for child in node.children:
            self._dfs(child, prefix + child.char, words)

使用这个优化后的字典树代码，可以节省空间，并且在执行时间上也会有所提升。

相关文章