本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路

目录

• 前言
• 一、字典树是什么？
• 二、实现代码
• • 1.代码展示
  • 2.测试代码
• 实测

前言

匹配算法的瓶颈之一在于如何判断词典中是否含有字符串，如果用有序集合（TreeMap）复杂度是O(logn),如果用散列列表(java的Hashmap或者Python的dict)，时间复杂度降低，但是内存复杂度上升

所以需要自行设计算法

一、字典树是什么？

字典树（Trie、前缀树）和后缀树是单词处理的树形数据结构。
约定用None表示节点不对应词语，这样不能插入None值了，但是实现起来更简洁

二、实现代码

1.代码展示

代码如下（示例）：

# -*- coding:utf-8 -*-

class Node(object):
    def __init__(self, value) -> None:
        self._children = {}
        self._value = value

    def _add_child(self, char, value, overwrite=False):
        child = self._children.get(char)
        if child is None:
            child = Node(value)
            self._children[char] = child
        elif overwrite:
            child._value = value
        return child


class Trie(Node):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__(None)

    def __contains__(self, key):
        return self[key] is not None

    def __getitem__(self, key):
        state = self
        for char in key:
            state = state._children.get(char)
            if state is None:
                return None
        return state._value

    def __setitem__(self, key, value):
        state = self
        for i, char in enumerate(key):
            if i < len(key) - 1:
                state = state._add_child(char, None, False)
            else:
                state = state._add_child(char, value, True)

2.测试代码

代码如下：

if __name__ == '__main__':
    trie = Trie()
    # 增
    trie['自然'] = 'nature'
    trie['自然人'] = 'human'
    trie['自然语言'] = 'language'
    trie['自语'] = 'talk	to oneself'
    trie['入门'] = 'introduction'
    assert '自然' in trie
    # 删
    trie['自然'] = None
    assert '自然' not in trie
    # 改
    trie['自然语言'] = 'human language'
    assert trie['自然语言'] == 'human language'
    # 查
    assert trie['入门'] == 'introduction'

实测

运行效果展示

简单来说，没有想象的那么复杂，通过设计一个前缀树，随着路径的深入，前缀匹配是递进的过程，算法不必比较字符串的前缀，所以就会相对较快一些。

此外：本人创建了QQ交流群，希望大家来交流学习