使用trie樹來構造字典。 構建詞庫。掃描詞庫匹配。
Trie樹 又稱爲字典樹。
Trie樹
當關鍵碼是可變長時，Trie樹是一種特別有用的索引結構。
Trie樹的定義
Trie樹是一棵度 m ≥ 2 的樹，它的每一層分支不是靠整個關鍵碼的值來確定，而是由關鍵碼的一個分量來確定。
如下圖所示Trie樹，關鍵碼由英文字母組成。它包括兩類結點：元素結點和分支結點。元素結點包含整個key數據；分支結點有27個指針，其中有一個空白字符‘b’，用來終結關鍵碼；其它用來標識‘a’, ‘b’,..., ‘z’等26個英文字母。
在第0層，所有的關鍵碼根據它們第0位字符, 被劃分到互不相交的27個類中。
因此，root→brch.link[i] 指向一棵子Trie樹，該子Trie樹上所包含的所有關鍵碼都是以第 i 個英文字母開頭。
若
某一關鍵碼第 j 位字母在英文字母表中順序爲 i ( i = 0, 1, ?, 26 ), 則它在Trie樹的第 j 層分支結點中從第 i
個指針向下找第 j+1
位字母所在結點。當一棵子Trie樹上只有一個關鍵碼時，就由一個元素結點來代替。在這個結點中包含有關鍵碼，以及其它相關的信息，如對應數據對象的存放
地址等。
Trie樹的類定義：
const int MaxKeySize = 25; //關鍵碼最大位數
typedef struct { //關鍵碼類型
char ch[MaxKeySize]; //關鍵碼存放數組
int currentSize; //關鍵碼當前位數
} KeyType;
class TrieNode { //Trie樹結點類定義
friend class Trie;
protected:
enum { branch, element } NodeType; //結點類型
union NodeType { //根據結點類型的兩種結構
struct { //分支結點
int num; //本結點關鍵碼個數
TrieNode *link[27]; //指針數組
} brch;
struct { //元素結點
KeyType key; //關鍵碼
recordNode *recptr; //指向數據對象指針
} elem;
}
}
class Trie { //Trie樹的類定義
private:
TrieNode *root, *current;
public:
RecordNode* Search ( const keyType & );
int Insert ( const KeyType & );
int Delete ( const KeyType & );
}
Trie樹的搜索
爲了在Trie樹上進行搜索，要求把關鍵碼分解成一些字符元素, 並根據這些字符向下進行分支。
函數 Search 設定 current = NULL, 表示不指示任何一個分支結點, 如果 current 指向一個元素結點 elem，則 current→elem.key 是 current 所指結點中的關鍵碼。
Trie樹的搜索算法：
RecordNode* Trie::Search ( const KeyType & x ) {
k = x.key;
concatenate ( k, ‘b’ );
current = root;
int i = 0; //掃描初始化
while ( current != NULL && current→NodeType != element && i <= x.ch[i] ) {
current = current→brch.link[ord (x.ch[i])];
i = i++;
};
if ( current != NULL && current→NodeType == element && current→elem.key == x )
return current→recptr;
else
return NULL;
}
經驗證，Trie樹的搜索算法在最壞情況下搜索的時間代價是 O(l)。其中, l 是Trie樹的層數(包括分支結點和元素結點在內)。
在用作索引時，Trie樹的所有結點都駐留在磁盤上。搜索時最多做 l 次磁盤存取。
當結點駐留在磁盤上時，不能使用C++的指針 (pointer) 類型, 因爲C++不允許指針的輸入 / 輸出。在結點中的 link 指針可改用整型(integer) 實現。
在Trie樹上的插入和刪除
示例：插入關鍵碼bobwhite和bluejay。
a. 插入 x = bobwhite 時，首先搜索Trie樹尋找 bobwhite 所在的結點。
b. 如果找到結點, 並發現該結點的 link[‘o’] = NULL。x不在Trie樹中, 可以在該處插入。插入結果參看圖。
c. 插入 x = bluejay時，用Trie樹搜索算法可找到包含有 bluebird 的元素結點，關鍵碼bluebird 和 bluejay 是兩個不同的值，它們在第5個字母處不匹配。從 Trie樹沿搜索路徑，在第4層分支。插入結果參看圖。
在Trie樹上插入bobwhite和bluejay後的結果 ：
示例：考慮在上圖所示Trie樹中刪除bobwhite。此時，只要將該結點link[‘o’]置爲0 (NULL)即可，Trie樹的其它部分不需要改變。
考
慮刪除 bluejay。刪除之後在標記爲δ3 的子Trie樹中只剩下一個關鍵碼，這表明可以刪去結點δ3 ，同時結點 ρ
向上移動一層。對結點δ2 和δ1 可以做同樣的工作，最後到達結點б。因爲以б
爲根的子Trie樹中有多個關鍵碼，所以它不能刪去，令該結點link[‘l’] = ρ即可。
爲便於Trie樹的刪除, 在每個分支結點中設置了一個 num 數據成員，它記載了結點中子女的數目。