Trie資料結構簡介
trie,也稱為前綴樹,是一種高效的樹狀資料結構,用於儲存和檢索字串。它對於涉及字串搜尋、前綴匹配和自動完成功能的任務特別有用。
發音:
- 這是一個單音節字
- 最後的「ie」發音為長「e」音,類似「see」或「tree」
- 它與「pie」或「die」不押韻 這種發音有助於將其與其他外觀相似的單字區分開來,並強調其與資料檢索操作的聯繫。
何時使用 Trie
在您需要以下情況的情況下嘗試是理想的選擇:
- 快速執行基於前綴的搜尋
- 實現自動完成功能
- 儲存單字字典以進行拼字檢查
- 高效儲存和檢索具有公共前綴的字串 ## 可視化 Trie
讓我們想像一個包含單字「cat」、「car」和「dog」的特里樹:
root / | \ c d ... / | a o / \ | t r g
每個節點代表一個字符,從根節點到葉節點的路徑組成完整的單字。
在 JavaScript 中實作 Trie
讓我們用 JavaScript 實作一個基本的 trie 結構:
class TrieNode { constructor() { this.children = {}; this.isEndOfWord = false; } } class Trie { constructor() { this.root = new TrieNode(); } // Insert a word into the trie insert(word) { let node = this.root; for (let char of word) { if (!node.children[char]) { node.children[char] = new TrieNode(); } node = node.children[char]; } node.isEndOfWord = true; } // Search for a word in the trie search(word) { let node = this.root; for (let char of word) { if (!node.children[char]) { return false; } node = node.children[char]; } return node.isEndOfWord; } // Check if any word starts with the given prefix startsWith(prefix) { let node = this.root; for (let char of prefix) { if (!node.children[char]) { return false; } node = node.children[char]; } return true; } } // Example usage const trie = new Trie(); // Insert words trie.insert("apple"); trie.insert("app"); trie.insert("banana"); console.log(trie.search("apple")); // Output: true console.log(trie.search("app")); // Output: true console.log(trie.search("appl")); // Output: false console.log(trie.startsWith("app")); // Output: true console.log(trie.startsWith("ban")); // Output: true console.log(trie.startsWith("cat")); // Output: false
守則解釋
- class TrieNode:表示 trie 中的一個節點。每個節點都有:: 一個用於儲存子節點的物件: 一個布林標誌,用於標記單字的結尾
- class Trie:主要的 trie 結構及其方法:
- 插入:在特里樹上加上一個單字
- 搜尋:檢查單字是否存在於 trie
- startsWith:檢查 trie 中是否有任何單字以給定前綴開頭
- 該方法遍歷 trie,為不存在的字元建立新節點,並將最後一個節點標記為單字的結尾。
- 該方法沿著給定單字的路徑遍歷 trie,如果找到整個單字並將其標記為完整單詞,則返回。
- 該方法類似,但只檢查給定的前綴是否存在於 trie 中,而不管它是否是一個完整的單字。
時間與空間複雜度
- 時間複雜度:
- 插入:O(m),其中 m 是單字的長度
- 搜尋:O(m),其中 m 是單字的長度
- StartsWith:O(m),其中 m 是前綴的長度
- 空間複雜度:O(n * m),其中n是單字數,m是單字的平均長度
Tries 為字串相關操作提供了出色的效能,特別是在處理大量具有公共前綴的單字時。它們提供快速查找和前綴匹配,這使得它們在自動完成系統、IP 路由表和字典實現等各種應用中具有無價的價值。
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