什么是Double Array Trie

• Double Array Trie是TRIE树的一种变形，它是在保证TRIE树检索速度的前提下，提高空间利用率而提出的一种数据结构，本质上是一个确定有限自动机(deterministic finite automaton，简称DFA)。

• 所谓的DFA就是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态。

• 对于Double Array Trie（以下简称DAT），每个节点代表自动机的一个状态，根据变量的不同，进行状态转移，当到达结束状态或者无法转移的时候，完成查询。

DAT结构

DAT定义

• DAT是采用两个线性数组(base[]和check[])，base和check数组拥有一致的下标，（下标）即DFA中的每一个状态，也即TRIE树中所说的节点，base数组用于确定状态的转移，check数组用于检验转移的正确性。因此，从状态s输入c到状态t的一个转移必须满足如下条件：

  base[s] + c == t
  check[base[s] + c] == s

• DAT也可如下描述：
  1. 对于给定的状态s，如果有n个状态（字符c₁,c₂,...,c_n）的转移，需要在base数组中找到一段空位t₁,t₂,...,t_n，使得t₁-c₁,t₂-c₂,...,t_n-c_n都为base数组中下标为s的值，注意此处的t₁,t₂,...,t_n不一定在base数组中连续；
  2. 对于转移的状态t₁,t₂,...,t_n，其作为下标时，check[t₁],check[t₂],...,check[t_n]的值都为状态s；
• 为了便于理解，这里有一个256叉树的图（准确的说是26叉树，但是图画得不好，暂且我们把它当作256叉树吧）。

• 图中最顶端有256的父节点，每个父节点都有256个子节点；那么无论汉字和字母，都可以分布在256个子节点上，但是如果词语只有app和apple以及banana三个词语，那么256个父节点显得有些浪费，实际上只需要2个父节点就可以了。
  • 如果节点的类型为整型，我们把所有的节点进行编号的话，且直接采用词语的首字母ascii码来直接作为节点，97,98这两个父节点会使用到，其余的父节点是多余的，使用一个空指针即可。
  • 根据256叉树的定义，97和98也会有256个子节点，但是词语的第二个字母显示，97的下一个节点只有一个p(112)节点，98的下一个节点只有一个a(97)节点，则其余的节点仍然为空，这样，由于树型的算法的复杂度为O_n，即最多n次匹配即可完成一次查找，而我们可以省略不用的节点，降低空间的空闲率。

DAT匹配

基于上述定义，DAT的匹配过程如下：假设当前状态为s，对于输入的字符c有：

  t = base[s] + c;
  if check[t] = s then
       next state = t;
  else
       fail;
  endif

DAT匹配的过程相对简单，很容易理解。

DAT构造

• 首先我们需要了解一下DAT的内存管理
  • 在DAT的构造过程当中，一般有两种构造方法：
    1. 已知所有词语，静态构造双数组；
       • 此方法构建时，是将所有词语全部放入到内存，对词语中所有的父节点和其下的子节点分别进行排序（一般为ASCII码排序），找出最初的父节点数目和有多少个不同的子节点数，方便对内存进行分配。这样的优点是找到放置子节点空间完全能够容纳子节点，以后不需要进行扩充，相对复杂度较低，且构建速度相对很快。缺点是以后添加词语不太灵活，每次需要重新构建；
    2. 动态输入词语，动态构造双数组。
       • 当n条词语准备构建双数组时，先以添加一条词语cat为例，双数组中base[1024]数组根节点为0（默认值，当然根据“个人爱好”可以随意指定），下标为0，为词语cat的首字符"c“(99)找一个合适的位置，比如位置100，即：

       •    base[0] = 100;

       • 此处那么在base[100]的位置下，加上字符"c"的ascii值得到下一个状态(t)的位置(199)，然后在一个合适的位置（空闲的位置）197，使得

       •    base[199]+'a'=197;

       • 那么状态(t)，即base[199]的值可以通过上述公式得到仍然为100
       • 值得注意是，在状态(f)，目前即字符"t"，结束时，其value值可以做如下处理，如果状态(f)结束，没有子节点，则

       •    base(f)=-1 * f;

       • 如果状态(t)结束，仍然有多个子节点，那么其base数组标记为

       •    base(f)=-1 * base(f);

       • 当输入第二条词语camera时，仍然按照上述方式进行，当进行到字符a时，字符a位置的下标为197，检查check[base[197]+'m']是否为空位。
         • 如果为空位，则base[197]的值仍然可以为100；
         • 否则需要重新寻找两个空位位置Ψ(base[197]+'m')，λ（base[197]+'t'），使得 base[base[197]+'m']=-1(-1标记为空位状态，"m"为camera的第三个字符)和 base[base[197]+'t']=-1（"t"为cat的第三个字符），即第二级节点a后面的两个新节点能有位置存放新的偏移量，并使得 check[base[197]+'m']=197和check[base[197]+'t']=197即可，那么base[197]的值需重新指向到新的位置(Ψ+λ-'m'-'t')/2。
       • 接着继续重新构建下面新两个节点的DAT结构，且第一个节点的结构构造完成后，需要清除原来的构建。
       • 动态构造双数组能够很方便的动态插入词语，不需要重新构造整个TRIE树，但是实现的逻辑相对复杂一些。
  • 若初始状态申请的数组大小不足时，需要进行扩充，并将原来的数组拷贝到新增大的数组上，且原来的数组一般需要进行内存释放，如下图：

• DAT构造中，check数组需要指向父节点，即base数组中父节点的下标即可，这里有一副简图，描述了构造DAT双数组的方式：

DAT改进方案

• DAT相对普通TRIE树来说，提高了空间的利用率，但是空间利用率还不是最好的。
• 比如单词elephant(8个字符)，如果所有词语当中只有一个以e开头的词语，一般我们实现trie的结构写成

   struct BC_st
   {   
       int base;
       int check;
   };

• 那么整个词语在DAT中占用的空间是4*2*8=64字节。其实存储没有必要浪费那么多空间，在DAT结构里面，完全可以以7个字节来存储lephant，查询的时候lephant实现字节查找就可以了。
• DAT是一个树型的结构，不断发散的结构，如果在对面实现一个同样的结构，相对来说，会减少一半的空间体积，如图所示：

• 当然上述的结构已经有人实现过，实现比较复杂。
• 另外，在DAT双数组当中，有很多的空闲空间未得到充分利用，可以通过链表将未使用的空间串联起来，更加合理的利用，提高数据密集程度。

参考连接

• http://linux.thai.net/~thep/datrie/datrie.html