豆豆讲技术-双数组字典树

: 阿代，今天我们来讲下双数组字典树。

：豆豆，字典树还不够用吗，为什么还要双数组字典树，它有什么优势吗？

：

我们看到，前面的字典树还是有许多空间上的浪费的，双数组字典树可以大幅改善了经典字典树树的空间浪费，它由日本人JUN-ICHI AOE于1989年提出的，是字典树结构的压缩形式，仅用两个线性数组来表示Trie树，检索时间高效且空间结构紧凑。

: 真厉害，他是怎么做到的呢？

:

他是通过两个数组base、check来实现。

先看下面的公式：

p = base[b] + c
check[p] = b

base数组中的b代表当前状态的下标，p代表转移状态的下标，c代表输入字符的数值

base[b] + c = p ，表示一次状态转移

由于转移后状态下标为p,且父子关系是唯一的，所以可通过检验当前元素的前驱状态确定转移是否成功。

check[p] = b ，检验状态转移是否成功。

：好抽象，我不是很明白。

：

我们举个具体的例子吧。

有下面几个词：

设例树的字符编码表为：

初始化root的base index为0，base值记为1。首先看root的所有子节点"最，时，特，专"，对应编码“1，4，7，9”：

• base[0] + code(最) = 2，此时位置2空闲，因此“最”放入位置2

• base[0] + code(时) = 5，此时位置5空闲，因此“时”放入位置5

• base[0] + code(特) = 8，此时位置8空闲，因此“特”放入位置8

• base[0] + code(专) = 10，此时位置10空闲，因此“专”放入位置10

目前base array的情况如下：

：这里有什么疑问吗？

：似乎没什么问题？请豆豆继续讲。

：

接下来遍历第二层的节点"低，尚，供"，对应编码“2，5，8”：

• base[2] + code(低) = 3，此时位置3空闲，因此“最低”放入位置3

• base[5] + code(尚) = 6，此时位置6空闲，因此“时尚”放入位置6

• base[8] + code(供) = 9，此时位置9空闲，因此“特供”放入位置9

• base[10] + code(供) = 9，冲突，base[10]修改为2，此时和位置10冲突，base[10]修改改为3，”专供”放到位置11

目前base array的情况如下：

：base[2]为什么初始值会是1呢？还有，对于您刚才说的冲突，一般是怎么处理的？

：

每次遍历完一个节点的所有子节点，只可以确认当前节点的base值，以及它的子节点的index位置，子节点的base值此时会默认继承当前节点的base值，这里base[2]继承base[0]， 初始值为1。

但在遍历子节点的子节点时，一旦有冲突，子节点的base值就会做相应修改，这里是加1。

接下来来遍历第三层的节点"级，价，最"，对应编码“3，6，1“：

• base[3] + code(级) = 4，此时位置4空闲，因此“最低级”放入位置4

• base[3] + code(价) = 7，此时位置7空闲，因此“最低价”放入位置7

• base[6] + code(最) = 2，冲突, 因此 base[6] 修改为2；base[6] + code(最) = 3，还是冲突！base[6] 修改为3，base[6] + code(最) = 4，还是冲突！base[6] 修改为4，base[6] + code(最) = 5，还是冲突！直到base[6] 修改为11，base[6] + code(最) = 12。

目前base array的情况如下：

再来遍历第四层，“低”，编号2

base12为11，base[12] + code(低) = 13，不冲突

此时节点已经遍历完，剩余base值未确定的都是尾节点了，因为它们都没用子节点了，所以不存在位置冲突，因此可以直接继承父节点的base值：

：

接下来，我们趁热打铁，来构建check array，check array的构建比较简单，只需要将子节点index的check值设为父节点的base值即可。

对照公式：

p = base[b] + c
check[p] = b

所以有：

：嗯，现在字典树已经构建好了，那怎么查询呢？

：

还是举个例子，这时如果有一个词“最专”，我们要查询它是否在双数组trie里面，那么首先从root出发，由于”最”的code是1，因此会走到 base[0]+code(低) = 2，这里要用check数组检查位置2上的节点其父节点是否是位置0上的节点：check[2] = 0，等式成立！

然后继续看“专”：base[2]+code(专) = 10，再检查位置10上的节点的父节点是否是位置2上的节点：check[10] = 0 !=2 ，检查发现不满足，因此"最专"不在该trie里面。

不过这里双数组树这里还有一个比较严重的问题，你猜猜是什么？

：

让我想想。

过去n分钟

……

……

…...

：假如加入了一个新的词，这颗树的结构会有很大的调整。

：

不错，假如这时候来了一个不速之客，比如是“低级”，

base[0] + code(低) = 3，冲突！base[0]改成2，base[0] + code(低) =4，冲突！直到base[0]=12，base[0] + code(低) =14，冲突才解决。base[0] 变成12，它恰好是根节点，很多子节点都要调整，整棵树都要重构，所以我们建议实际应用中应首先构建所有词的首字，然后逐一构建各个节点的子节点，这样一旦产生冲突，可以将冲突的处理局限在单个父节点和子节点之间，而不至于导致大范围的节点重构。还有别的问题吗？

摇摇头。

：

好，我们接着讲，Base Array 同样也需要负责叶子节点的表达。这时候有两种方法：

• * 将每个词的词尾设置为特殊字符(/0)，因为最后一个字已经不需要状态转移，所以可以这样构造，但是增加了节点的数量，构建字典时会造成消耗。
• * 将每个词的词尾设置为转移基数的负数(只有词尾为负值)，这样能够节省构建时间，不过进行转移时要将状态转移函数改为|base[s]|+code(字符)。

我们选择后一种方法，basearray 变这样：

：想不到双数组树要考虑的点这么多。

：

还有一点，由于冲突发生时，程序总是向后寻找空地址，导致数组不可避免的出现空置，因此空间上还是会有些浪费。另外， 随着节点的增加，冲突的产生几率也会越来越大，字典构建的时间因此越来越长，为了改善这些问题，有人想到对双数组 Trie 进行尾缀压缩，具体做法是：将非公共前缀的词尾合并为一个节点（tail 节点），以此大幅减少节点总数，从而改善树的构建速度；

同时将合并的词尾单独存储在另一个数组之中（Tail array）， 并通过 tail 节点的 base 值指向该数组的相应位置，这个你稍后可以自己仔细想想，今天讲的已经够你消化了。

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好的，谢谢豆豆！

参考链接：

https://turbopeter.github.io/2013/09/02/prefix-match/

https://www.cnblogs.com/en-heng/p/6265256.html