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 mainimport "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。
以上就是如何优化自实现前缀树的删除和统计方法？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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