如何实现在python特里树的删除功能？

Question

我读过以下实施蟒蛇特里树的：https://stackoverflow.com/a/11016430/2225221

并试图使删除功能吧。基本上，我即使一开始的问题：如果你想从特里删除一个单词，它可以有子“词”，也可以是另一个字的“子词”。

如果用“德尔字典[关键]”删除，要删除上述这些2种词也。谁能帮我在这，如何正确地删除所选单词（我们假设它在特里树）

Answer 1

基本上，从线索中删除的话，你只需要删除其_end标记，例如像这样的（因为它是在你链接到答案实现）：

def remove_word(trie, word):
    current_dict = trie
    for letter in word:
        current_dict = current_dict.get(letter, None)
        if current_dict is None:
            # the trie doesn't contain this word.
            break
    else:
        del current_dict[_end]

但是请注意，这并不能保证该线索有其最小尺寸。删除字之后，有可能是在特里左那些不再使用的任何话分支机构。这并不影响数据结构的正确性，它只是意味着该线索可消耗比绝对需要更多的内存。您可以通过从叶节点向后迭代改进这一点，直到你找到一个有不止一个孩子删除分支。

编辑：这里有一个想法，你可以如何实现一个删除功能也剔除任何不必要的分支。有可能是一个更有效的方式来做到这一点，但是这可能让你开始：

def remove_word2(trie, word):
    current_dict = trie
    path = [current_dict]
    for letter in word:
        current_dict = current_dict.get(letter, None)
        path.append(current_dict)
        if current_dict is None:
            # the trie doesn't contain this word.
            break
    else:
        if not path[-1].get(_end, None):
            # the trie doesn't contain this word (but a prefix of it).
            return
        deleted_branches = []
        for current_dict, letter in zip(reversed(path[:-1]), reversed(word)):
            if len(current_dict[letter]) <= 1:
                deleted_branches.append((current_dict, letter))
            else:
                break
        if len(deleted_branches) > 0:
            del deleted_branches[-1][0][deleted_branches[-1][1]]
        del path[-1][_end]

本质上，它首先找到“路径”到即将被删除，然后通过迭代往回走，找到，可以删除节点的话。然后删除可删除的（这也隐含地删除_end节点）的路径的根。

Answer 2

我觉得这是更好地做到这一点递归，代码如下：

def remove(self, word):
    self.delete(self.tries, word, 0)

def delete(self, dicts, word, i):
    if i == len(word):
        if 'end' in dicts:
            del dicts['end']
            if len(dicts) == 0:
                return True
            else:
                return False
        else:
            return False
    else:
        if word[i] in dicts and self.delete(dicts[word[i]], word, i + 1):
            if len(dicts[word[i]]) == 0:
                del dicts[word[i]]
                return True
            else:
                return False

        else:
            return False

Answer 3

处理结构，这样一种方法是通过recursion。关于在这种情况下，递归伟大的事情是，它呼啸而过到特里树的底部，然后通过返回的值回升穿过树枝。

下面的函数就是这样做的。它去叶并删除_end值，以防万一输入字是另一个的前缀。然后将其传递了一个布尔型（boo），这表明该current_dict仍处于边远分支。一旦我们到了一个地步，目前dict有一个以上的孩子，我们删除相应的分支，并设置嘘声到False所以每个剩余递归不会做任何事情。

def trie_trim(term, trie=SYNONYMS, prev=0):
    # checks that we haven't hit the end of the word
    if term:
        first, rest = term[0], term[1:]
        current_length = len(trie)
        next_length, boo = trie_trim(rest, trie=trie[first], prev=current_length)

        # this statement avoids trimming excessively if the input is a prefix because
        # if the word is a prefix, the first returned value will be greater than 1
        if boo and next_length > 1:
            boo = False

        # this statement checks for the first occurrence of the current dict having more than one child
        # or it checks that we've hit the bottom without trimming anything
        elif boo and (current_length > 1 or not prev):
            del trie[first]
            boo = False

        return current_length, boo

    # when we do hit the end of the word, delete _end
    else:
        del trie[_end]
        return len(trie) + 1, True

Answer 4

def remove_a_word_util(self, word, idx, node):
    if len(word) == idx:
        node.is_end_of_word = False
        return bool(node.children)

    ch = word[idx]
    if ch not in node.children:
        return True

    flag = self.remove_a_word_util(word, idx+1, node.children[ch])
    if flag:
        return True

    node.children.pop(ch)
    return bool(node.children) or node.is_end_of_word