字典樹，又稱單詞查找樹，Trie 樹，是一種樹形結構，是一種哈希樹的變種。典型應用是用于統計，排序和保存大量的字符串(但不僅限于字符串)，所以經常被搜索引擎系統用于文本詞頻統計。它的優點是：利用字符串的公共前綴來減少查詢時間，最大限度地減少無謂的字符串比較，查詢效率比哈希樹高。

注：定義來自百度百科。

字典樹的主要性質

它有 3 個基本性質：

根節點不包含字符，除根節點外每一個節點都只包含一個字符；

從根節點到某一節點，路徑上經過的字符連接起來，為該節點對應的字符串；

每個節點的所有子節點包含的字符都不相同。

基本功能介紹

在接下來的內容里，我們將逐步介紹字典樹的具體功能是如何實現的。

1. 創建 TrieNode 類

創建一個 TrieNode 的類,構建內置字典結構

具體實現代碼如下

class TrieNode:

def __init__(self):

self.nodes = dict() # 構建字典

self.is_leaf = False

2. 添加 insert 函數

插入一個字到字典樹中

具體實現代碼如下：

def insert(self, word: str):

curr = self

for char in word:

if char not in curr.nodes:

curr.nodes[char] = TrieNode()

curr = curr.nodes[char]

curr.is_leaf = True

3. 添加 insert_many 函數

插入一列表的字到字典樹中

具體實現代碼如下：

def insert_many(self, words: [str]):

for word in words:

self.insert(word)

4. 添加 search 函數

在字典樹里面查詢一個字

具體實現代碼如下：

def search(self, word: str):

curr = self

for char in word:

if char not in curr.nodes:

return False

curr = curr.nodes[char]

return curr.is_leaf

最終代碼如下：

class TrieNode:

def __init__(self):

self.nodes = dict() # 構建字典

self.is_leaf = False

def insert(self, word: str):

curr = self

for char in word:

if char not in curr.nodes:

curr.nodes[char] = TrieNode()

curr = curr.nodes[char]

curr.is_leaf = True

def insert_many(self, words: [str]):

for word in words:

self.insert(word)

def search(self, word: str):

curr = self

for char in word:

if char not in curr.nodes:

return False

curr = curr.nodes[char]

return curr.is_leaf

用在統計和排序大量字符串，如自動機。字典樹能做前綴搜索，在正則匹配，數據壓縮，構建索引都可能用到。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python实现字典树 时间复杂度_Python实现字典树的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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