序列化和反序列化類似Trie的數據結構

Question

我正在嘗試序列化和反序列化類似Trie的數據結構，該結構在每個節點中都有數據/字符。 因此，要形成一個完整的詞，需要從根到葉節點遍歷。

序列化和反序列化應按順序遍歷，即以DFS方法處理子級。

#標記該節點的遍歷結束，即類似trie的節點不再有子節點。

這是我嘗試過的。

public class SerializeDeserialize {

    public static void main(String[] args) {
        // prepare TrieNode Tree
        TrieNodeSD root = buildTrienodeTree();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        serialize(root, sb);
        sb.deleteCharAt(sb.length()-1);
        System.out.println(sb.toString());
        System.out.println();
        TrieNodeSD newRoot = deserialize(sb.toString().split(","), new int[] {0});
        StringBuilder newsb = new StringBuilder();
        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("#,");
    }

    // DOESN'T WORK!!
    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));
        t[0] = t[0] + 1;
        TrieNodeSD child = deserialize(data, t);
        if (child != null) node.characters.put(child.character, child);
        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 + "";  }
}

序列化會以預定格式（例如A,B,E,#,F,K,#,#,#,C,#,D,G,#,H,#,I,#,J,#,#,# ）。

PROBLEM:反序列化期間，代碼無法正確處理所有子項，也無法將它們與正確的父項關聯。

有人可以建議如何解決deserialize方法中的處理問題，或者可以幫助我獲得指針嗎？

Answer 1

不太確定trie data structure ，但是如果您引用的是trie那么一定會有一些誤解。

Wiki中有關於trie的明確規范。

...與二叉搜索樹不同，樹中沒有節點存儲與該節點關聯的關鍵字 ； 相反，它在樹中的位置定義了與其關聯的鍵。 節點的所有后代都有一個與該節點關聯的字符串的公共前綴 ，而根與空字符串關聯...

_{（來自Wiki的內容，我只是添加了重點）}

問題：反序列化期間，代碼無法正確處理所有子項，也無法將它們與正確的父項關聯。

即使對於在節點中具有鍵的樹形結構，您的解決方案仍然無法使用，因為您通過使用map而不是fixed-sized數組來忽略子級的大小 ，這對於反序列化序列化數據非常重要。

使用map使得無法確定哪個節點是父節點，哪些節點是子節點。

至於binary search tree或真正的trie tree ，它們的結構是預定義的，由於它們是確定性的，因此您可以通過它們對樹進行序列化和反 序列化 。

---

也許樹根是您真正想要的。

順便說一句，您實際上可以直接在*Node 序列化和反 序列化 。

例如序列化可以是這樣的：

@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(","));
}

Answer 2

最終找到了反序列化Trie-Like數據結構的預序列化形式的方法。

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 + "";
    }
}

樣本運行：以預遍歷序列化給定的Trie-Like數據結構，使用序列化的字符串構造類似於數據結構的Trie-data，即反序列化並最終再次序列化以驗證序列化的形式與實際樹匹配。

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

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