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Trie树，也叫字典树、前缀树。可用于”predictive text”和”autocompletion”，亦可用于统计词频（边插入Trie树边更新或添加词频）。
在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，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。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。
Trie 这个术语来自于 retrieval。根据词源学，trie 的发明者 Edward Fredkin 把它读作 英语发音：/?tri?/ "tree"。[1][2] 但是，其他作者把它读作 英语发音：/?tra?/ "try"。[1][2][3]
在图示中，键标注在节点中，值标注在节点之下。每一个完整的英文单词对应一个特定的整数。Trie 可以看作是一个确定有限状态自动机，尽管边上的符号一般是隐含在分支的顺序中的。
键不需要被显式地保存在节点中。图示中标注出完整的单词，只是为了演示 trie 的原理。
trie 中的键通常是字符串，但也可以是其它的结构。trie 的算法可以很容易地修改为处理其它结构的有序序列，比如一串数字或者形状的排列。比如，bitwise trie 中的键是一串位元，可以用于表示整数或者内存地址。
参考资料：http://zh.wikipedia.org/wiki/Trie
1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 # * trie, prefix tree 4 # * author: yangxudongsuda@gmail.com 5 import sys 6 reload(sys) 7 sys.setdefaultencoding("utf-8") 8 9 class Node: 10 def __init__(self): 11 self.value = None 12 self.children = {} 13 14 class Trie: 15 def __init__(self): 16 self.root = Node() 17 18 def insert(self, key, value = None, sep = ‘ ‘): # key is a word sequence separated by ‘sep‘ 19 elements = key.split(sep) 20 node = self.root 21 for e in elements: 22 if not e: continue 23 if e not in node.children: 24 child = Node() 25 node.children[e] = child 26 node = child 27 else: 28 node = node.children[e] 29 node.value = value 30 31 def search(self, key, default = None, sep = ‘ ‘): 32 elements = key.split(sep) 33 node = self.root 34 for e in elements: 35 if e not in node.children: 36 return default 37 node = node.children[e] 38 return node.value 39 40 def delete(self, key, sep = ‘ ‘): 41 elements = key.split(sep) 42 self.__delete(elements) 43 44 def __delete(self, elements, node = None, i = 0): 45 node = node if node else self.root 46 e = elements[i] 47 if e in node.children: 48 child_node = node.children[e] 49 if len(elements) == (i+1): 50 return node.children.pop(e) if len(child_node.children)==0 else False 51 elif self.__delete(elements, child_node, i+1): 52 return node.children.pop(e) if (len(child_node.children)==0 and not child_node.value) else False 53 return False 54 55 def longest_prefix(self, key, sep = ‘ ‘): 56 elements = key.split(sep) 57 results = [] 58 node = self.root 59 for e in elements: 60 if e not in node.children: 61 return sep.join(results) 62 results.append(e) 63 node = node.children[e] 64 return sep.join(results) 65 66 def longest_prefix_value(self, key, default = None, sep = ‘ ‘): 67 elements = key.split(sep) 68 value = default 69 node = self.root 70 for e in elements: 71 if e not in node.children: 72 return value 73 node = node.children[e] 74 value = node.value 75 return value if value else default 76 77 def longest_prefix_item(self, key, sep = ‘ ‘): 78 elements = key.split(sep) 79 node = self.root 80 value = node.value 81 results = [] 82 for e in elements: 83 if e not in node.children: 84 return (sep.join(results), value) 85 results.append(e) 86 node = node.children[e] 87 value = node.value 88 return (sep.join(results), value) 89 90 def __collect_items(self, node, path, results, sep): 91 if node.value: 92 results.append((sep.join(path), node.value)) 93 for k, v in node.children.iteritems(): 94 path.append(k) 95 self.__collect_items(v, path, results, sep) 96 path.pop() 97 return results 98 99 def items(self, prefix, sep = ‘ ‘): 100 elements = prefix.split(sep) 101 node = self.root 102 for e in elements: 103 if e not in node.children: 104 return [] 105 node = node.children[e] 106 results = [] 107 path = [prefix] 108 self.__collect_items(node, path, results, sep) 109 return results 110 111 def keys(self, prefix, sep = ‘ ‘): 112 items = self.items(prefix, sep) 113 return [key for key,value in items] 114 115 if __name__ == ‘__main__‘: 116 trie = Trie() 117 trie.insert(‘happy 站台‘, 1) 118 trie.insert(‘happy 站台 美食 购物 广场‘, 2) 119 trie.insert(‘sm‘, 1) 120 trie.insert(‘sm 国际 广场‘, 2) 121 trie.insert(‘sm 城市广场‘, 3) 122 trie.insert(‘sm 广场‘, 4) 123 trie.insert(‘sm 新生活 广场‘, 5) 124 trie.insert(‘sm 购物 广场‘, 6) 125 trie.insert(‘soho 尚都‘, 3) 126 127 print trie.search(‘sm‘) 128 print trie.search(‘sm 广场‘) 129 print trie.search(‘sm 新东方广场‘) 130 print trie.search(‘神马‘) 131 print trie.search(‘happy 站台‘) 132 print trie.search(‘happy 站台 美食 购物 广场‘) 133 print trie.longest_prefix(‘soho 广场‘) 134 print trie.longest_prefix(‘soho 尚都 广场‘) 135 print trie.longest_prefix_value(‘soho 尚都 广场‘) 136 print trie.longest_prefix_value(‘xx 尚都 广场‘, 90) 137 print trie.longest_prefix_item(‘soho 尚都 广场‘) 138 139 print ‘============== keys =================‘ 140 print ‘prefix "sm": ‘, ‘ | ‘.join(trie.keys(‘sm‘)) 141 print ‘============== items =================‘ 142 print ‘prefix "sm": ‘, trie.items(‘sm‘) 143 144 print ‘================= delete =====================‘ 145 trie.delete(‘sm 广场‘) 146 print trie.search(‘sm 广场‘)
运行结果如下：
1 4 None None 1 2 soho soho 尚都 3 90 (‘soho \xe5\xb0\x9a\xe9\x83\xbd‘, 3) ============== keys ================= prefix "sm": sm | sm 新生活 广场 | sm 城市广场 | sm 广场 | sm 购物 广场 | sm 国际 广场 ============== items ================= prefix "sm": [(‘sm‘, 1), (‘sm \xe6\x96\xb0\xe7\x94\x9f\xe6\xb4\xbb \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba‘, 5), (‘sm \xe5\x9f\x8e\xe5\xb8\x82\xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba‘, 3), (‘sm \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba‘, 4), (‘sm \xe8\xb4\xad\xe7\x89\xa9 \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba‘, 6), (‘sm \xe5\x9b\xbd\xe9\x99\x85 \xe5\xb9\xbf\xe5\x9c\xba‘, 2)] ================= delete ===================== None
支持中文的基于词为基本粒度的前缀树（prefix trie）实现
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yangxudong/p/4056589.html
