利用Trie树加速模糊查询：在海量数据中快速找到目标

前端

2023-10-08 18:38:46

Trie树简介

Trie树是一种树形数据结构，每个节点代表一个字符。它将字符串逐个字符插入，从而形成一棵树状结构。

Trie树具有以下特点：

根节点表示空字符串。
每个节点的子节点代表与其相邻的字符。
叶节点表示一个完整的字符串。

模糊查询

Trie树的优势在于其高效的模糊查询能力。模糊查询是指查找与给定字符串相似的字符串。

在Trie树中，从根节点沿着给定字符串的字符路径向下遍历。如果在路径的某个节点上找不到对应的字符，则表明没有完全匹配的字符串。

然而，Trie树还可以处理部分匹配。如果路径上遇到一个节点，该节点有指向其他字符的子节点，则可以沿着这些子节点继续向下遍历，寻找与给定字符串相似的字符串。

应用案例：高校名称模糊查询

本文开头提到的实际问题是一个模糊查询的典型场景。我们有一份高校名称列表，需要从海量的文章标题中找到包含这些高校的标题。

我们可以构建一棵Trie树，将高校名称作为关键词插入。然后，对于每个文章标题，沿着标题的字符路径向下遍历Trie树。如果遇到一个节点有指向其他字符的子节点，则表明该标题可能与某个高校名称相似。

通过继续遍历这些子节点，我们可以找到与高校名称最相似的文章标题，从而高效地完成模糊查询。

代码示例

以下是一个用Python实现的Trie树模糊查询示例：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        current = self.root
        for char in word:
            if char not in current.children:
                current.children[char] = TrieNode()
            current = current.children[char]
        current.is_word = True

    def search(self, prefix):
        current = self.root
        for char in prefix:
            if char not in current.children:
                return False
            current = current.children[char]
        return current.is_word or any(child.is_word for child in current.children)