Создание дерева поиска Trie
Здесь мы перейдем от двоичных деревьев поиска и рассмотрим другой тип древовидной структуры, называемый trie. Trie - это упорядоченное дерево поиска, обычно используемое для хранения строк или более общих ассоциативных массивов или динамических наборов данных, в которых ключи являются строками. Они очень хороши в хранении наборов данных, когда многие ключи имеют перекрывающиеся префиксы, например, все слова в словаре. В отличие от двоичного дерева, узлы не связаны с фактическими значениями. Вместо этого путь к узлу представляет собой конкретный ключ. Например, если бы мы хотели сохранить строковый код в trie, у нас было бы четыре узла, по одному для каждой буквы: c - o - d - e. После этого пути через все эти узлы затем создадут код как строку - этот путь является ключом, который мы сохранили. Затем, если бы мы хотели добавить строковое кодирование, он разделил бы первые три узла кода, прежде чем разветвиться после d. Таким образом, большие наборы данных могут храниться очень компактно. Кроме того, поиск может быть очень быстрым, поскольку он фактически ограничен длиной строки, которую вы храните. Кроме того, в отличие от двоичных деревьев узел может хранить любое количество дочерних узлов. Как вы могли догадаться из приведенного выше примера, некоторые метаданные обычно хранятся в узлах, которые содержат конец ключа, так что на последующих обходах этот ключ все еще может быть восстановлен. Например, если мы добавили коды в наш пример выше, нам понадобится некоторый способ узнать, что e в коде представляет собой конец ключа, который был ранее введен. В противном случае эта информация будет эффективно потеряна при добавлении кодов. Инструкции: создадим три для хранения слов. Он будет принимать слова через метод добавления и хранить их в структуре данных trie. Это также позволит нам запросить, является ли данная строка словом с методом isWord и извлекает все слова, введенные в trie с помощью метода печати. isWord должен возвращать логическое значение, и print должен возвращать массив всех этих слов в виде строковых значений. Чтобы мы убедились, что эта структура данных реализована правильно, мы предоставили структуру узла для каждого узла в дереве. Каждый узел будет объектом с свойством keys, являющимся объектом JavaScript Map. Это будет содержать отдельные буквы, которые являются действительными ключами каждого узла. Мы также создали свойство конца на узлах, которое может быть установлено в true, если узел представляет собой завершение слова.
Let's create a trie to store words. It will accept words through an add method and store these in a trie data structure. It will also allow us to query if a given string is a word with an isWord method, and retrieve all the words entered into the trie with a print method. isWord should return a boolean value and print should return an array of all these words as string values.
In order for us to verify that this data structure is implemented correctly, we've provided a Node structure for each node in the tree. Each node will be an object with a keys property which is a JavaScript Map object. This will hold the individual letters that are valid keys of each node. We've also created an end property on the nodes that can be set to true if the node represents the termination of a word.