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简介

Trie树，又称为前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。

它的主要特点如下：

根节点不包含字符，除根节点外的每一个节点都只包含一个字符。

从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。

每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

如下是一棵典型的Trie树:

Trie的来源是Retrieval,它常用于前缀匹配和词频统计。可能有人要说了，词频统计简单啊，一个hash或者一个堆就可以搞定，但问题来了，如果内存有限呢？还能这么 玩吗？所以这里我们就可以用trie树来压缩下空间，因为公共前缀都是用一个节点保存的。

1、定义

这里为了简化，只考虑了26个小写字母。

首先是节点的定义:

然后是Trie树的定义:

2、插入

由于是26叉树，故可通过charArray[index]-‘a';来得知字符应该放在哪个孩子中。

3、移除节点

移除操作中，需要对词频进行减一操作。

4、查找频率

5、测试

测试代码如下:

测试结果如下:

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。