提起字典我们首先想到的就是小时候使用的新华字典，字典的好处就是把大量的汉字，组织到了一本书中，安装一定的顺序方便了我们进行快速的查找。
1、给出n个单词和m个询问，每次询问一个单词，回答这个单词是否在单词表中出现过，以及出现的次数。
如果内存可以存储下，可以直接使用hashmap进行处理，key存储当前的单词，value存储出现的次数。时间复杂度为把单词放入的时间O(n)
2.给出n个单词和m个询问，每次询问一个前缀，回答询问是多少个单词的前缀。
可以把单词都按前缀拆分开，并全部都放到map中即可
abnormal a ab abn abno ... 都是其前缀
字典树
定义树节点
private int SIZE = 26;
private TrieNode root;// 字典树的根
class TrieNode // 字典树节点
{
private int num;// 有多少单词通过这个节点,即由根至该节点组成的字符串模式出现的次数
private TrieNode[] son;// 所有的儿子节点
private boolean isEnd;// 是不是最后一个节点
private char val;// 节点的值
//对每一个节点的初始化
TrieNode()
{
num = 1;
son = new TrieNode[SIZE];
isEnd = false;
}
}
注意这里每一个孩子节点都有26个，正好表示26个字母，只要求每一个字母的代表的数字，就可以只有孩子节点的位置。
初始化字典树
Trie() // 初始化字典树
{
root = new TrieNode();
}
创建字典树
// 建立字典树
public void insert(String str) // 在字典树中插入一个单词
{
if (str == null || str.length() == 0)
{
return;
}
TrieNode node = root;
char[] letters = str.toCharArray();//将目标单词转换为字符数组
for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++)
{
int pos = letters[i] - 'a';
if (node.son[pos] == null) //如果当前节点的儿子节点中没有该字符，则构建一个TrieNode并复值该字符
{
node.son[pos] = new TrieNode();
node.son[pos].val = letters[i];
}
else //如果已经存在，则将由根至该儿子节点组成的字符串模式出现的次数+1
{
node.son[pos].num++;
}
//孩子节点变为node节点
node = node.son[pos];
}
node.isEnd = true;
}
计算单词前缀的数量
前缀的数量就是当前节点前一个节点上所记录的数据的量
public int countPrefix(String prefix)
{
if(prefix==null||prefix.length()==0)
{
return-1;
}
TrieNode node=root;
char[]letters=prefix.toCharArray();
for(int i=0,len=prefix.length(); i<len; i++)
{
int pos=letters[i]-'a';
if(node.son[pos]==null)
{
return 0;
}
else
{
node=node.son[pos];
}
}
return node.num;
}
打印指定前缀的单词
public String hasPrefix(String prefix)
{
if (prefix == null || prefix.length() == 0)
{
return null;
}
TrieNode node = root;
char[] letters = prefix.toCharArray();
for (int i = 0, len = prefix.length(); i < len; i++)
{
int pos = letters[i] - 'a';
if (node.son[pos] == null)
{
return null;
}
else
{
node = node.son[pos];
}
}
preTraverse(node, prefix);
return null;
}
// 遍历经过此节点的单词.
public void preTraverse(TrieNode node, String prefix)
{
if (!node.isEnd)
{
for (TrieNode child : node.son)
{
if (child != null)
{
preTraverse(child, prefix + child.val);
}
}
return;
}
System.out.println(prefix);
}
在字典树中查找一个完全匹配的单词.
public boolean has(String str)
{
if(str==null||str.length()==0)
{
return false;
}
TrieNode node=root;
char[]letters=str.toCharArray();
for(int i=0,len=str.length(); i<len; i++)
{
int pos=letters[i]-'a';
if(node.son[pos]!=null)
{
node=node.son[pos];
}
else
{
return false;
}
}
//走到这一步，表明可能完全匹配，可能部分匹配，如果最后一个字符节点为末端节点，则是完全匹配，否则是部分匹配
return node.isEnd;
}
// 前序遍历字典树.
public void preTraverse(TrieNode node)
{
if(node!=null)
{
System.out.print(node.val+"-");
for(TrieNode child:node.son)
{
preTraverse(child);
}
}
}
public TrieNode getRoot()
{
return this.root;
}
public static void main(String[]args) throws IOException
{
Trie tree=new Trie();
String[] dictionaryData= {"hello","student","computer","sorry","acm","people","experienced","who","reminds","everyday","almost"};
//构建字典
for(String str:dictionaryData)
{
tree.insert(str);
}
String filePath="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\sourceFile.txt";
File file=new File(filePath);
if(file.isFile() && file.exists())
{
InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(file));
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);
String lineTxt = null;
Map<String,Integer> countMap=new HashMap<String,Integer>();
while((lineTxt = bufferedReader.readLine())!= null)
{
if(tree.has(lineTxt))
{
if(countMap.containsKey(lineTxt))
{
countMap.put(lineTxt, countMap.get(lineTxt)+1);
}
else
{
countMap.put(lineTxt, 1);
}
}
else
{
System.out.println(lineTxt+"不在字典中！");
}
}
for(String s:countMap.keySet())
{
System.out.println(s+"出现的次数"+countMap.get(s));
}
read.close();
}
}
}
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