字典树介绍
字典树，又称单词查找树。

其根节点不包含字符，除根节点外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。

如下图所示是apple、was、war、ward构成的字典树。

字典树二维数组实现

字典树的常用基本操作为：插入、查找，删除操作比较少见。

实现思路

用二维数组 trie[i][j]=k 存储父节点编号为 i、第j个子节点的节点的编号。但是如果单纯以 j 作为子节点的个数则需要一个数组来存储节点代表的字符，而且查找时也并不方便，因此这里在存储时 j=字符-‘a’+1 ，这样 j 的值最大时为26。查找字符c时只需查找 trie[i][j][父节点编号][字符c-‘a’+1]即可。
用数组flag[k]标识编号为k的节点是否到达单词的结束。如下图apple，‘e’节点就需要被标识。

例如，以apple、was、war、ward构造字典树：

按照输入顺序构造的逻辑字典树结构如左下图，而在二维数组的存储如右图所示（图中表格对应a到z，部分字母省略）。

//输入apple的构造流程：
1、trie[0]['a']=1; //'a'代表'a'字符所在位置即'a'-'a'+ 1
2、trie[1]['p']=2;
3、trie[2]['p']=3;
4、trie[3]['l']=4;
5、trie[4]['e']=5;
   flag[5]=true; //此编号为5的节点为结尾

查找单词最小前缀：

按上述方法构造好字典树后（假设构造的是前缀字典树，且树上单词均为完整前缀)，需要查找单词最小前缀（以ward为例）：

1、trie[0][‘w’] 存在，值为 6  //'w'代表'w'字符所在位置即'w'-'w'+ 1
2、trie[6][‘a’] 存在，值为 7
3、trie[7][‘r’ ]存在，值为 9，且flag[9]=true 即war为一个完整的单词前缀

代码实现

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;


public class TrieArray {
    private int trie[][];
    private boolean flag[];//对应编号是否是单词或前缀的结束
    private int total;//当前总节点数

    public TrieArray() {
        trie = new int[100000][28];
        flag = new boolean[2800000];
        total = 0;
    }

    
    public void insert(String word) {
        int parent = 0;
        boolean flag1 = false;
        for (char c : word.toCharArray()) {
            if (trie[parent][c - 'a' + 1]==0){
                trie[parent][c - 'a' + 1] = total + 1;
                total++;
                flag1=false;
            }else {
                flag1=true;
            }
            parent = trie[parent][c - 'a' + 1];

        }
        if (flag1){
            flag[parent] =true;
        }else {
            flag[total] = true;
        }

    }

    
    public String search(String word) {
        int parent = 0;
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (char c : word.toCharArray()) {
            result.append(c);
            if (trie[parent][c - 'a' + 1] == 0) {
                break;
            }
            if (flag[trie[parent][c - 'a' + 1]]) {
                return result.toString();
            }
            parent = trie[parent][c - 'a' + 1];
        }
        return word;
    }

    
    public String replaceWords(List dictionary, String sentence) {
        for (String root : dictionary) {
            insert(root);
        }
        String result = "";
        String[] words = sentence.split(" ");
        for (String word : words) {
            result+=search(word)+" ";
        }
        return result.trim();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String[] dictionaryArr = new String[]{"ca","cat","bat","rat"};
        List dictionary=Arrays.stream(dictionaryArr).collect(Collectors.toList());
        String sentence = "the cattle was rattled by the battery";
        System.out.println(new TrieArray().replaceWords(dictionary,sentence));

    }

}

字典树节点链表实现实现思路

class Node{
    private Node[] next; //子节点
    private int flag; //是否单词结束
    public Node(int flag){
        next=new Node[26];
        this.flag=flag;
    }
}

构造Node节点树形结构，一个父节点对应多个子节点；为方便查找，【子节点对应字符-‘a’】作为子节点位于父节点next[]的数组下标；查找字符c时只需查找【父节点.next[c-'a']】即可。
用节点内flag标识该节点是否是单词的结束位置（如有多个相同前缀，flag则代表该相同前缀数目）。

代码实现

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.stream.Collectors;


public class Trie {
    class Node{
        private Node[] next; //子节点
        private int flag; //是否单词结束
        public Node(int flag){
            next=new Node[26];
            this.flag=flag;
        }
    }
    private int total; //节点数
    public Node root; //根节点
    public Trie(){
        total=0;
        root=new Node(0);
    }

    
    public void insert(String word) {
        Node parent = root;
        boolean flag1 = false;
        for (int i=0;i0) {
                return result.toString();
            }
            parent = parent.next[c - 'a'];
        }
        return word;
    }

    
    public String replaceWords(List dictionary, String sentence) {
        for (String root1 : dictionary) {
            insert(root1);
        }
        String result = "";
        String[] words = sentence.split(" ");
        for (String word : words) {
            result+=search(word)+" ";
        }
        return result.trim();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String[] dictionaryArr = new String[]{"catt","cat","bat","rat"};
        List dictionary= Arrays.stream(dictionaryArr).collect(Collectors.toList());
        String sentence = "the cattle was rattled by the battery";
        System.out.println(new Trie().replaceWords(dictionary,sentence));

    }
}

字典树（Trie树）两种实现方式详解

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