前缀树

前缀树(字典树) Trie tree

它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。

前缀树的实现：

注意：调用的结构一定要单独写出来，否则吃内存，比如TrieNode

public class Tree {
    public static class TrieNode{
        //代表通过这个节点的次数
        public int path;
        //代表以这个节点为终点的次数
        public int end;
        public TrieNode[] nexts;
        //当数量很多时，可以用哈希表，HashMap<Char,Node> nexts,表示字符以及对应的下一个节点
        //希望每一条路是有序组织的，可以有序表TreeMap<Char, Node> nexts;

        public TrieNode(){
            path = 0;
            end = 0;
            //26位分别代表以a~z开头的路径
            nexts = new TrieNode[26];
        }
    }
    
    public static class Trie{
        private TrieNode root;
        public Trie(){
            //一开始就创建了头节点
            root = new TrieNode();
        }
        
        //加入
        public void insert(String word){
            if (word == null){
                return;
            }
            char[] chs = word.toCharArray();
            TrieNode node = root;
            node.path++;
            int index = 0;
            //从左到右遍历字符
            for (int i = 0; i < chs.length; i++){
                //由字符，对应走那条路
                index = chs[i] - 'a';
                //没有对应的路径头节点，创建一个
                if (node.nexts[index] == null){
                    node.nexts[index] = new TrieNode();//比的是地址
                }
                //到路径的下一个节点上
                node = node.nexts[index];
                node.path++;
            }
            //在哪里结束，节点对应的结束值+1
            node.end++;
        }

        //查找word出现过几次
        public int search(String word){
            if (word == null){
                return 0;
            }
            char[] chs = word.toCharArray();
            TrieNode node = root;
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < chs.length; i++){
                index = chs[i] - 'a';
                //提前返回了说明就是没有
                if (node.nexts[index] == null){
                    return 0;
                }
                node = node.nexts[index];
            }
            //end值加入过几次就是几次
            return node.end;
        }

        //所有加入的字符串中，有几个是以pre这个字符串作为前缀的
        public int prefixNumber(String pre){
            if (pre == null){
                return 0;
            }
            char[] chs = pre.toCharArray();
            TrieNode node = root;
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < chs.length; i++){
                index = chs[i] - 'a';
                if (node.nexts[index] == null){
                    return 0;
                }
                node = node.nexts[index];
            }
            return node.path;
        }

        //删除
        public void delete(String word){
            //确定树中确实加入过word,才删除
            if (search(word) != 0){
                char[] chs = word.toCharArray();
                TrieNode node = root;
                node.path--;
                int index = 0;
                for (int i = 0; i < chs.length; i++){
                    index = chs[i] - 'a';
                    //java中只要这个值标空，之后的节点都是自动释放的（系统维护）
                    if (--node.nexts[index].path == 0){
                        node.nexts[index] = null;
                        return;
                    }
                    node = node.nexts[index];
                }
                node.end--;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Trie trie = new Trie();
        System.out.println(trie.search("zuo"));
        trie.insert("zuo");
        System.out.println(trie.search("zuo"));
        trie.delete("zuo");
        System.out.println(trie.search("zuo"));
        trie.insert("zuo");
        trie.insert("zuo");
        trie.delete("zuo");
        System.out.println(trie.search("zuo"));
        trie.delete("zuo");
        System.out.println(trie.search("zuo"));
        trie.insert("zuoa");
        trie.insert("zuoac");
        trie.insert("zuoab");
        trie.insert("zuoad");
        trie.delete("zuoa");
        System.out.println(trie.search("zuoa"));
        System.out.println(trie.prefixNumber("zuo"));

    }
}