数据结构笔记总结(9.3)Trie字典树的查询

如何从Trie中查询单词

// 查询单词word是否在Trie中
public boolean contains(String word){

    Node cur = root;
    for(int i = 0 ; i < word.length() ; i ++){
        char c = word.charAt(i);
        if(cur.next.get(c) == null)
            return false;
        cur = cur.next.get(c);
    }
    return cur.isWord;
}

我们简单的在main函数中测试一下

import java.util.ArrayList;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        System.out.println("Pride and Prejudice");

        ArrayList words = new ArrayList<>();
        if(FileOperation.readFile("pride-and-prejudice.txt", words)){

            long startTime = System.nanoTime();

            BSTSet set = new BSTSet<>();
            for(String word: words)
                set.add(word);

            for(String word: words)
                set.contains(word);

            long endTime = System.nanoTime();

            double time = (endTime - startTime) / 1000000000.0;

            System.out.println("Total different words: " + set.getSize());
            System.out.println("BSTSet: " + time + " s");

            // ---

            startTime = System.nanoTime();

            Trie trie = new Trie();
            for(String word: words)
                trie.add(word);

            for(String word: words)
                trie.contains(word);

            endTime = System.nanoTime();

            time = (endTime - startTime) / 1000000000.0;

            System.out.println("Total different words: " + trie.getSize());
            System.out.println("Trie: " + time + " s");
        }
    }
}

我们还是用以前的例子,测试傲慢与偏见这本书,可以看出用BSTSet是0.2秒,而Trie是0.17秒。

时间性能上,对于这个用例Trie是略高于BSTSet的。对于Trie来说,承载的元素越多,性能就越明显。

核心原因就是对于Trie来说无论是添加操作还是查找操作和集合中有多少个元素字符串是没有关系的,只和添加或查找的那个字符串长度有关。
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