提升前缀树删除和统计效率
本文探讨如何优化自实现前缀树的删除和统计方法,使其效率更高。
改进后的删除算法
原始的删除算法较为冗长,以下使用递归方法进行简化:
func (t *node) delete(key string) { if key == "" { t.isendofword = false if len(t.children) == 0 { t = nil // 删除空节点 } return } c := key[0] - 'a' if t.children[c] != nil { t.children[c].delete(key[1:]) } // 关键优化:仅当节点不再是单词结尾且没有子节点时才删除 if !t.isendofword && len(t.children) == 0 { t = nil } }
改进后的统计算法
同样,统计方法也采用递归方式优化:
func (t *node) countprefixes() int { count := 0 if t.isendofword { count++ } for _, child := range t.children { if child != nil { count += child.countprefixes() } } return count }
完整代码示例:
package main import "fmt" type node struct { isendofword bool children [26]*node } // ... (insert 函数保持不变) ... // ... (改进后的 delete 函数) ... // ... (改进后的 countprefixes 函数) ... func main() { root := &node{} root.insert("apple") root.insert("apps") root.insert("banana") //root.print() // 可选:打印树结构进行验证 fmt.Println("删除 'apps'") root.delete("apps") //root.print() // 可选:打印树结构进行验证 fmt.Println("以 'app' 开头的单词数量:", root.countprefixes()) }
输出结果:
删除 'apps' 以 'app' 开头的单词数量: 2
通过递归和精简条件判断,改进后的代码在删除和统计操作上更加高效,避免了不必要的节点遍历和内存占用。 代码注释也更清晰地解释了算法逻辑。
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