序列化和反序列化类似Trie的数据结构

最后找到了反序列化一种预排序序列化形式的Trie类数据结构的方法。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 *                              A<br>
 *                  /           |           \<br>
 *                  B           C           D<br>
 *              /       \           /   /       \   \<br>
 *              E       F           G   H       I   J<br>
 *                      |<br>
 *                      K<br>
 * 
 *
 */
public class SerializeDeserialize {

    public static void main(String[] args) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        StringBuilder newsb = new StringBuilder();

        // prepare TrieNode Tree
        TrieNodeSD root = buildTrienodeTree();

        // serialize tree into string
        serialize(root, sb);
        sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);
        System.out.println(sb.toString());
        System.out.println();

        // construct tree again from serialized string
        TrieNodeSD newRoot = deserialize(sb.toString().split(","), new int[] { 0 });

        // Verify : again serialize above de-serialized tree to match both
        // trees serialized format.
        serialize(newRoot, newsb);
        newsb.deleteCharAt(newsb.length() - 1);
        System.out.println(newsb.toString());
    }

    private static void serialize(TrieNodeSD node, StringBuilder sb) {
        if (node == null) return;
        sb.append(node.character + ",");
        if (node.characters != null && node.characters.size() > 0) {
            for (Character c : node.characters.keySet()) {
                serialize(node.characters.get(c), sb);
            }
        }
        sb.append("#,");
    }

    private static TrieNodeSD deserialize(String[] data, int[] t) {
        if (t[0] >= (data.length - 1) || data[t[0]].equals("#")) return null;
        TrieNodeSD node = new TrieNodeSD(data[t[0]].charAt(0));
        while (true) {
            t[0] = t[0] + 1;
            TrieNodeSD child = deserialize(data, t);
            if (child != null) node.characters.put(child.character, child);
            else break;
        }
        return node;
    }

    private static TrieNodeSD buildTrienodeTree() {
        TrieNodeSD root = new TrieNodeSD('A');

        root.characters.put('B', new TrieNodeSD('B'));
        root.characters.get('B').characters.put('E', new TrieNodeSD('E'));
        root.characters.get('B').characters.put('F', new TrieNodeSD('F'));
        root.characters.get('B').characters.get('F').characters.put('K', new TrieNodeSD('K'));

        root.characters.put('C', new TrieNodeSD('C'));

        root.characters.put('D', new TrieNodeSD('D'));
        root.characters.get('D').characters.put('G', new TrieNodeSD('G'));
        root.characters.get('D').characters.put('H', new TrieNodeSD('H'));
        root.characters.get('D').characters.put('I', new TrieNodeSD('I'));
        root.characters.get('D').characters.put('J', new TrieNodeSD('J'));

        return root;
    }
}

class TrieNodeSD {
    Map<Character, TrieNodeSD> characters;
    char character;

    public TrieNodeSD(char c) {
        this.characters = new HashMap<Character, TrieNodeSD>();
        this.character = c;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return this.character + "";
    }
}

样本运行: 在预排序遍历中序列化给定的Trie-Like数据结构,使用序列化字符串构造Trie-data-Like数据结构,即反序列化,最后再次序列化以验证序列化的表单是否与实际树匹配。

A,B,E,#,F,K,#,#,#,C,#,D,G,#,H,#,I,#,J,#,#,#

A,B,E,#,F,K,#,#,#,C,#,D,G,#,H,#,I,#,J,#,#,#

对你的 trie data structure ,但如果你指的是 trie 那一定是有些误会。

有一个明确的规范 trie in wiki .

…不像二进制搜索树, 无节点 在树上存储 钥匙 与该节点关联;而是 位置 在树中定义与其关联的键。一个节点的所有子节点都有一个 公共前缀 与该节点相关联的字符串,并且根与 空的 字符串。。。

_{(wiki的内容,我只是添加了重点)}

问题:在反序列化过程中,代码没有正确处理所有子级,并且没有将它们与正确的父级关联。

即使对于节点中有键的树结构,您的解决方案仍然无法工作,因为您忽略了 大小 通过使用 map 而不是 fixed-sized 数组对于 反序列化 串行化的数据。

使用 地图 使得无法确定哪个节点是父节点,哪些节点是子节点。

至于 binary search tree 或者是真的 trie tree ,它们的结构是预定义的,然后您可以通过它 串行化 和 反序列化 因为它们是确定性的。

也许 Radix tree 是你真正想要的。

顺便说一下,你可以 串行化 和 反序列化 直接在 *Node .

例如,序列化可以是这样的:

@Override
public String toString() {
    List<String> resultList = new ArrayList<>();
    for (TrieNode child : children) {
        if (child == null) resultList.add("#");
        else resultList.add(child.toString());
    }
    return resultList.stream().collect(Collectors.joining(","));
}