利用并发Hash映射在Java中实现Trie数据结构插入和压缩

Trie（又称为字典树或前缀树）是一种常用的数据结构，用于高效地存储和搜索字符串集合。在Java中，可以利用并发Hash映射来实现Trie数据结构的插入和压缩。

首先，我们需要定义Trie节点的数据结构。每个节点包含一个字符和一个布尔值，用于表示该节点是否为一个单词的结束节点。此外，每个节点还包含一个并发Hash映射，用于存储子节点。

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

class TrieNode {
    private char character;
    private boolean isEndOfWord;
    private ConcurrentHashMap<Character, TrieNode> children;

    public TrieNode(char character) {
        this.character = character;
        this.isEndOfWord = false;
        this.children = new ConcurrentHashMap<>();
    }

    public char getCharacter() {
        return character;
    }

    public boolean isEndOfWord() {
        return isEndOfWord;
    }

    public void setEndOfWord(boolean endOfWord) {
        isEndOfWord = endOfWord;
    }

    public ConcurrentHashMap<Character, TrieNode> getChildren() {
        return children;
    }
}

接下来，我们可以创建一个Trie类，该类包含插入和压缩方法。插入方法用于将字符串插入到Trie中，而压缩方法用于在插入操作后对Trie进行压缩，以减少内存消耗。

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

class Trie {
    private TrieNode root;

    public Trie() {
        this.root = new TrieNode('\0');
    }

    public void insert(String word) {
        TrieNode currentNode = root;

        for (char c : word.toCharArray()) {
            ConcurrentHashMap<Character, TrieNode> children = currentNode.getChildren();
            currentNode = children.computeIfAbsent(c, TrieNode::new);
        }

        currentNode.setEndOfWord(true);
    }

    public void compress() {
        compressNode(root);
    }

    private void compressNode(TrieNode node) {
        ConcurrentHashMap<Character, TrieNode> children = node.getChildren();

        if (children.size() == 1) {
            TrieNode childNode = children.values().iterator().next();
            node.setEndOfWord(childNode.isEndOfWord());
            node.getChildren().clear();
            node.getChildren().putAll(childNode.getChildren());
            compressNode(childNode);
        } else {
            for (TrieNode childNode : children.values()) {
                compressNode(childNode);
            }
        }
    }
}

使用上述代码，我们可以创建一个Trie对象，并通过insert方法将字符串插入到Trie中。然后，可以调用compress方法对Trie进行压缩。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Trie trie = new Trie();
        trie.insert("apple");
        trie.insert("banana");
        trie.insert("app");
        trie.insert("apricot");

        trie.compress();
    }
}

以上是利用并发Hash映射在Java中实现Trie数据结构插入和压缩的方法。Trie数据结构在处理大量字符串集合时非常高效，适用于许多应用场景，如自动补全、拼写检查、字符串搜索等。

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