练习46：三叉搜索树

    我打算向你介绍的最后一种数据结构就是三叉搜索树（），它和BSTree很像，除了它有三个分支，low、equal和high。它的用法和BStree以及Hashmap基本相同，用于储存键值对的数据，但是它通过键中的独立字符来控制。这使得TSTree具有一些BStree和Hashmap不具备的功能。

    TSTree的工作方式是，每个键都是字符串，根据字符串中字符的等性，通过构建或者遍历一棵树来进行插入。首先由根节点开始，观察每个节点的字符，如果小于、等于或大于则去往相应的方向。你可以参考这个头文件：

    TSTree拥有下列成员：

    splitchar

    树中该节点的字符。

    low

    小于splitchar的分支。

    equal

    等于splitchar的分支。

    high

    大于splitchar的分支。

    value

    这个节点上符合当前splitchar的值的集合。

    你可以看到这个实现中含有下列操作：

    search

    为特定key寻找值的典型操作。

    search_prefix

    寻找第一个以key为前缀的值，这是你不能轻易使用BSTree 或 Hashmap 完成的操作。

    insert

    traverse

    遍历整颗树，使你能够收集或分析所包含的所有键和值。

    唯一缺少的操作就是TSTree_delete，这是因为它是一个开销很大的操作，比BSTree_delete大得多。当我使用TSTree结构时，我将它们视为常量数据，我打算遍历许多次，但是永远不会移除任何东西。它们对于这样的操作会很快，但是不适于需要快速插入或删除的情况。为此我会使用Hashmap因为它优于BSTree和TSTree。

    TSTree的实现非常简单，但是第一次可能难以理解。我会在你读完之后拆分它。

    对于TSTree_insert，我使用了相同模式的递归结构，其中我创建了一个小型函数，它调用真正的递归函数。我对此并不做任何检查，但是你应该为之添加通常的防御性编程策略。要记住的一件事，就是它使用了一些不同的设计，这里并没有单独的TSTree_create函数，如果你将node传入为，它会新建一个，然后返回最终的值。

    这意味着我需要为你分解TSTree_insert_base，使你理解插入操作。

    tstree.c:10-18

    像我提到的那样，如果函数接收到NULL，我需要创建节点，并且将*key（当前字符）赋值给它。这用于当我插入键时来构建树。

    tstree.c:20-21

    当*key小于splitchar时，选择low分支。

    tstree.c:22

    如果splitchar相等，我就要进一步确定等性。这会在我刚刚创建这个节点时发生，所以这里我会构建这棵树。

    tstree.c:23-24

    仍然有字符串需要处理，所以向下递归equal分支，并且移动到下一个*key字符。

    tstree.c:26-27

    这是最后一个字符的情况，所以我将值设置好。我编写了一个assert来避免重复。

    tstree.c:29-30

    最后的情况是*key大于splitchar，所以我需要向下递归high分支。

    这个数据结构的key实际上带有一些特性，我只会在splitchar相等时递增所要分析的字符。其它两种情况我只会继续遍历整个树，直到碰到了相等的字符，我才会递归处理下一个字符。这一操作使它对于找不到键的情况是非常快的。我可以传入一个不存在的键，简单地遍历一些high和low节点，直到我碰到了末尾并且知道这个键不存在。我并不需要处理键的每个字符，或者树的每个节点。

    一旦你理解了这些，之后来分析TSTree_search如何工作：

    我并不需要递归处理整棵树，只需要使用while循环和当前的node节点。

    tstree.c:47-48

    如果当前字符小于节点中的splitchar，则选择low分支。

    tstree.c:49-51

    如果相等，自增i并且选择equal分支，只要不是最后一个字符。这就是if(i < len)所做的，使我不会越过最后的value。

    tstree.c:52-53

    否则我会选择high分支，由于当前字符更大。

    tstree.c:57-61

    循环结束后如果node不为空，那么返回它的value，否则返回NULL。

    这并不难以理解，并且你可以看到函数用了几乎相同的算法。唯一的不同就是我并不试着寻找精确的匹配，而是可找到的最长前缀。我在相等时跟踪last节点来实现它，并且在搜索循环结束之后，遍历这个节点直到发现value。

    观察TSTree_search_prefix，你就会开始明白TSTree相对BSTree 和 Hashmap在查找操作上的另一个优点。给定一个长度为X的键，你可以在X步内找到任何键，但是也可以在X步加上额外的N步内找到第一个前缀，取决于匹配的键有多长。如果树中最长的键是十个字符，那么你就可以在10步之内找到任意的前缀。更重要的是，你可以通过对键的每个字符只比较一次来实现。

    相比之下，使用BSTree执行相同操作，你需要在BSTree的每一个可能匹配的节点中检查两个字符串是否有共同的前缀。这对于寻找键，或者检查键是否存在（TSTree_search）是相同的。你需要将每个字符与BSTree中的大多数字符对比，来确认是否匹配。

    Hashamp对于寻找前缀更加糟糕，因为你不能够仅仅计算前缀的哈希值。你基本上不能高效在Hashmap中实现它，除非数据类似URL可以被解析。即使这样你还是需要遍历Hashmap的所有节点。

    译者注：二叉树和三叉树在搜索时都是走其中的一支，但由于二叉树中每个节点储存字符串，而三叉树储存的是字符。所以三叉树的整个搜索过程相当于一次字符串比较，而二叉树的每个节点都需要一次字符串比较。三叉树堆叠储存字符串使搜索起来更方便。

    至于哈希表，由于字符串整体和前缀计算出来的哈希值差别很大，所以按前缀搜索时，哈希的优势完全失效，所以只能改为暴力搜索，效果比二叉树还要差。

    最后的两个函数应该易于分析，因为它们是典型的遍历和销毁操作，你已经在其它数据结构中看到过了。

    最后，我编写了简单的单元测试，来确保我所做的全部东西正确。

    TSTree可以用于实现一些其它实用的事情：

    • 除了寻找前缀，你可以反转插入的所有键，之后通过后缀来寻找。我使用它来寻找主机名称，因为我想要找到*.learncodethehardway.com，所以如果我反向来寻找，会更快匹配到它们。
    • 你可以寻找所有中间带有特定部分的键。

    我已经谈论了TSTree能做的一些事情，但是它们并不总是最好的数据结构。TSTree的缺点在于：

    • 像我提到过的那样，删除操作非常麻烦。它们适用于需要快速检索并且从不移除的操作。如果你需要删除，可以简单地将value置空，之后当树过大时周期性重构它。
    • 与BSTree和Hashmap相比，它在相同的键上使用了大量的空间。它对于键中的每个字符都使用了完整的节点。它对于短的键效果更好，但如果你在TSTree中放入一大堆东西，它会变得很大。
    • 它们也不适合处理非常长的键，然而“长”是主观的词，所以应当像通常一样先进行测试。如果你尝试储存一万个字符的键，那么应当使用Hashmap。

    像通常一样，浏览代码，使用防御性的先决条件、断言，并且检查每个函数来改进。下面是一些其他的改进方案，但是你并不需要全部实现它们：

    • 因为我提到删除非常困难，但是你可以通过将值设为NULL来模拟，使值能够高效被删除。
    • 目前还不能获取到所有匹配指定前缀的值，我会让你在附加题中实现它。
    • 有一些其他得更复杂的算法会比它要好。查询前缀数组、前缀树和基数树的资料。
    • 实现TSTree_collect返回DArray包含所有匹配指定前缀的键。
    • 使用valgrind来查看与 和 Hashmap相比，这个结构使用了多少内存来储存数据。