我们今天有讲到，Trie 树应用场合对数据要求比较苛刻，比如字符串的字符集不能太大，前缀重合比较多等。如果现在给你一个很大的字符串集合，比如包含 1 万条记录，如何通过编程量化分析这组字符串集合是否比较适合用 Trie 树解决呢？也就是如何统计字符串的字符集大小，以及前缀重合的程度呢？
量化分析字符串集合是否适合使用 Trie 树可以通过以下步骤：
统计字符串的字符集大小：
遍历所有字符串，将每个字符添加到一个集合中。
集合的大小即为字符集的大小。
计算前缀重合程度：
对于每一对字符串，计算它们的最长公共前缀（LCP）。
计算平均或总的 LCP 长度，以衡量前缀重合的程度。
public class TrieAnalysis { // 统计字符集大小 private static int calculateCharacterSetSize(Set<String> strings) { Set<Character> charSet = new HashSet<>(); for (String str : strings) { for (char c : str.toCharArray()) { charSet.add(c); } } return charSet.size(); }
// 计算最长公共前缀长度 private static int calculateAverageLCP(Set<String> strings) { int totalLCP = 0; int totalPairs = 0;
for (String str1 : strings) { for (String str2 : strings) { if (!str1.equals(str2)) { int lcp = longestCommonPrefix(str1, str2); totalLCP += lcp; totalPairs++; } } }
return totalPairs > 0 ? totalLCP / totalPairs : 0; }
// 计算两个字符串的最长公共前缀长度 private static int longestCommonPrefix(String str1, String str2) { int minLength = Math.min(str1.length(), str2.length()); int i; for (i = 0; i < minLength; i++) { if (str1.charAt(i) != str2.charAt(i)) { break; } } return i; }
public static void main(String[] args) { Set<String> stringSet = new HashSet<>(); // 添加字符串到集合中 stringSet.add("ABABDABACDABABCABAB"); stringSet.add("ABABCABAB");
int charSetSize = calculateCharacterSetSize(stringSet); int averageLCP = calculateAverageLCP(stringSet);
System.out.println("Character Set Size: " + charSetSize); System.out.println("Average Longest Common Prefix: " + averageLCP); }}
复制代码
我刚讲的思路是针对英文的搜索关键词提示，对于更加复杂的中文来说，词库中的数据又该如何构建成 Trie 树呢？
对于中文文本，构建 Trie 树需要考虑中文字符的特性，因为中文是基于字符而不是单个字母构成的。以下是构建中文 Trie 树的一般步骤：
分词： 将中文文本进行分词，将文本划分为一个一个的词语。分词是构建中文 Trie 树的第一步，可以使用现有的分词工具（如 jieba 分词）或者一些开源的中文分词库。
构建 Trie 树： 将分词后的词语插入到 Trie 树中。在 Trie 树中，每个节点代表一个字符，从根节点到叶子节点的路径组成一个词语。在中文 Trie 树中，一个节点可能代表一个字或者一个完整的词。
package com.controller.bootweb.demo.dsa;
import java.util.HashMap;import java.util.Map;
public class ChineseTrieNode { private Map<Character, ChineseTrieNode> children; private boolean isEndOfWord;
public ChineseTrieNode() { this.children = new HashMap<>(); this.isEndOfWord = false; }
public void insert(String word) { ChineseTrieNode current = this; for (char c : word.toCharArray()) { current.children.putIfAbsent(c, new ChineseTrieNode()); current = current.children.get(c); } current.isEndOfWord = true; }
public boolean search(String word) { ChineseTrieNode node = searchNode(word); return node != null && node.isEndOfWord; }
private ChineseTrieNode searchNode(String word) { ChineseTrieNode current = this; for (char c : word.toCharArray()) { if (!current.children.containsKey(c)) { return null; } current = current.children.get(c); } return current; }
public static void main(String[] args) { ChineseTrieNode trie = new ChineseTrieNode(); // 将分词后的词语插入到Trie树中 trie.insert("你好"); trie.insert("中国"); trie.insert("中文");
// 查找词语 System.out.println(trie.search("你好")); // true System.out.println(trie.search("世界")); // false }}
复制代码
如果词库中有很多关键词，在搜索提示的时候，用户输入关键词，作为前缀在 Trie 树中可以匹配的关键词也有很多，如何选择展示哪些内容呢？
热门关键词： 可以基于关键词的热度或点击量进行排序，展示热门的关键词。这样可以提高用户体验，让用户更容易找到他们可能想要的内容。
匹配度高的关键词： 对于用户输入的前缀，可以计算每个匹配的关键词与输入的前缀的相似度或匹配度，然后按照匹配度高低进行排序展示。这有助于向用户展示最相关的关键词。
按照词频排序： 如果有相关的词频信息，可以根据词频对匹配的关键词进行排序，展示高词频的关键词。
按照权重排序： 为关键词赋予权重，根据权重进行排序。这可以根据业务逻辑和用户行为等因素来确定关键词的权重。
根据用户历史记录： 如果有用户的历史搜索记录，可以根据用户的搜索习惯和历史记录进行个性化推荐，向用户展示他们可能感兴趣的内容。
评论