trie

Author: YuChengKai

DataStruct/dataStruct-zh.md

@@ -555,5 +555,86 @@ _delect(node, v) {
 }
 ```
 
+# Trie
 
+## 原理
+
+在计算机科学，**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。
+
+简单点来说，这个结构的作用大多是为了方便搜索字符串，该树有以下几个特点
+
+- 根节点代表空字符串，每个节点都有 N（假如搜索英文字符，就有 26 条） 条链接，每条链接代表一个字符
+- 节点不存储字符，只有路径才存储，这点和其他的树结构不同
+- 从根节点开始到任意一个节点，将沿途经过的字符连接起来就是该节点对应的字符串
+
+![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/9/163e1d2f6cec3348?w=640&h=600&f=png&s=48344)、
+
+## 实现
+
+总得来说 Trie 的实现相比别的树结构来说简单的很多，实现就以搜索英文字符为例。
+
+```js
+class TrieNode {
+  constructor() {
+    // 代表每个字符经过节点的次数
+    this.path = 0
+    // 代表到该节点的字符串有几个
+    this.end = 0
+    // 链接
+    this.next = new Array(26).fill(null)
+  }
+}
+class Trie {
+  constructor() {
+    // 根节点，代表空字符
+    this.root = new TrieNode()
+  }
+  // 插入字符串
+  insert(str) {
+    if (!str) return
+    let node = this.root
+    for (let i = 0; i < str.length; i++) {
+      // 获得字符先对应的索引
+      let index = str[i].charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()
+      // 如果索引对应没有值，就创建
+      if (!node.next[index]) {
+        node.next[index] = new TrieNode()
+      }
+      node.path += 1
+      node = node.next[index]
+    }
+    node.end += 1
+  }
+  // 搜索字符串出现的次数
+  search(str) {
+    if (!str) return
+    let node = this.root
+    for (let i = 0; i < str.length; i++) {
+      let index = str[i].charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()
+      // 如果索引对应没有值，代表没有需要搜素的字符串
+      if (!node.next[index]) {
+        return 0
+      }
+      node = node.next[index]
+    }
+    return node.end
+  }
+  // 删除字符串
+  delete(str) {
+    if (!this.search(str)) return
+    let node = this.root
+    for (let i = 0; i < str.length; i++) {
+      let index = str[i].charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()
+      // 如果索引对应的节点的 Path 为 0，代表经过该节点的字符串
+      // 已经一个，直接删除即可
+      if (--node.next[index].path == 0) {
+        node.next[index] = null
+        return
+      }
+      node = node.next[index]
+    }
+    node.end -= 1
+  }
+}
+```