Trie树,也叫字典树、前缀树。可用于”predictive text”和”autocompletion”,亦可用于统计词频(边插入Trie树边更新或添加词频)。
在计算机科学中,trie,又称前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。一般情况下,不是所有的节点都有对应的值,只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
1 | #!/usr/bin/python |
以下是测试代码:1
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50if __name__ == '__main__':
trie = Trie()
trie.insert('happy 站台', 1)
trie.insert('happy 站台 xx', 10)
trie.insert('happy 站台 xx yy', 11)
trie.insert('happy 站台 美食 购物 广场', 2)
trie.insert('sm')
trie.insert('sm 国际', 22)
trie.insert('sm 国际 广场', 2)
trie.insert('sm 城市广场', 3)
trie.insert('sm 广场', 4)
trie.insert('sm 新生活 广场', 5)
trie.insert('sm 购物 广场', 6)
trie.insert('soho 尚都', 3)
print trie.get('sm')
print trie.longest_prefix([], default="empty list")
print trie.longest_prefix('sm')
print trie.shortest_prefix('happy 站台')
print trie.shortest_prefix('happy 站台 xx')
print trie.shortest_prefix('sm')
print trie.longest_prefix('sm xx', sep = '&', default = None)
print 'sm 广场 --> ', trie.get('sm 广场')
print trie.get('sm 广场'.split(' '))
print trie.get('神马')
print trie.get('happy 站台')
print trie.get('happy 站台 美食 购物 广场')
print trie.longest_prefix('soho 广场', 'default')
print trie.longest_prefix('soho 尚都 广场')
print trie.longest_prefix_value('soho 尚都 广场')
print trie.longest_prefix_value('xx 尚都 广场', 90)
print trie.longest_prefix_value('xx 尚都 广场', 'no prefix')
print trie.longest_prefix_item('soho 尚都 广场')
print '============== keys ================='
print 'prefix "sm": ', ' | '.join(trie.keys('sm'))
print '============== items ================='
print 'prefix "sm": ', trie.items('sm')
print '================= delete ====================='
print trie.delete('sm 广场')
print trie.get('sm 广场')
print trie.delete('sm 国际')
print trie.get('sm 国际')
print trie.delete('sm xx')
print trie.delete('xx')
print '====== no item matches any prefix of given key ========'
print trie.longest_prefix_value('happy')
print trie.longest_prefix_value('soho xx')
运行结果如下:
运行结果:
None
empty list
sm
happy 站台
happy 站台
sm
None
sm 广场 —> 4
4
None
1
2
default
soho 尚都
3
90
no prefix
(‘soho \xe5\xb0\x9a\xe9\x83\xbd’, 3)
============== keys =================
prefix “sm”: sm | sm 新生活 广场 | sm 城市广场 | sm 广场 | sm 购物 广场 | sm 国际 | sm 国际 广场
============== items =================
prefix “sm”: [(‘sm’, None), (‘sm \xe6\x96\xb0\xe7\x94\x9f\xe6\xb4\xbb \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba’, 5), (‘sm \xe5\x9f\x8e\xe5\xb8\x82\xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba’, 3), (‘sm \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba’, 4), (‘sm \xe8\xb4\xad\xe7\x89\xa9 \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba’, 6), (‘sm \xe5\x9b\xbd\xe9\x99\x85’, 22), (‘sm \xe5\x9b\xbd\xe9\x99\x85 \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba’, 2)]
================= delete =====================
True
None
True
None
False
False
====== no item matches any prefix of given key ========
Traceback (most recent call last):
File “./word_based_trie.py”, line 225, in
print trie.longest_prefix_value(‘happy’)
File “./word_based_trie.py”, line 128, in longest_prefix_value
raise Exception(“no item matches any prefix of the given key!”)
Exception: no item matches any prefix of the given key!