如何从 Trie 中检索给定长度的随机单词

我有一个简单的 Trie，用来存储大约 80k 长度为 2 - 15 的单词。它非常适合检查字符串是否是单词；但是，现在我需要一种获取给定长度的随机单词的方法。换句话说，我需要“getRandomWord(5)”来返回 5 个字母的单词，所有 5 个字母的单词都有相同的返回机会。

我能想到的唯一方法是选择一个随机数并广度优先遍历树，直到我传递了所需长度的那么多单词。有一个更好的方法吗？

可能没有必要，但这是我的特里树的代码。

class TrieNode {
    private TrieNode[] c;
    private Boolean end = false;

    public TrieNode() {
        c = new TrieNode[26]; 
    }

    protected void insert(String word) {
        int n = word.charAt(0) - 'A';
        if (c[n] == null)
            c[n] = new TrieNode();
        if (word.length() > 1) {
            c[n].insert(word.substring(1));
        } else {
            c[n].end = true;
        }
    }

    public Boolean isThisAWord(String word) {
        if (word.length() == 0)
            return false;
        int n = word.charAt(0) - 'A';
        if (c[n] != null && word.length() > 1)
            return c[n].isThisAWord(word.substring(1));
        else if (c[n] != null && c[n].end && word.length() == 1)
            return true;
        else
            return false;
    }
}

编辑：标记的答案效果很好；我将在这里为后代添加我的实现，以防它对遇到类似问题的任何人有所帮助。

首先，我创建了一个辅助类来保存有关我在搜索中使用的 TrieNode 的元数据：

class TrieBranch {
    TrieNode node;
    int letter;
    int depth;
    public TrieBranch(TrieNode n, int l, int d) {
        letter = l; node = n; depth = d;
    }
}

这是保存 Trie 并实现随机单词搜索的类。我是一个初学者，所以可能有更好的方法来做到这一点，但我对此进行了一些测试，它似乎有效。没有错误处理，所以买者自负。

class Dict {

    final static int maxWordLength = 13;    
    final static int lettersInAlphabet = 26;
    TrieNode trie;
    int lengthFrequencyByLetter[][];
    int totalLengthFrequency[];

    public Dict() {
        trie = new TrieNode();
        lengthFrequencyByLetter = new int[lettersInAlphabet][maxWordLength + 1];
        totalLengthFrequency = new int[maxWordLength + 1];
    }

    public String getRandomWord(int length) {
        // Returns a random word of the specified length from the trie
        // First, pick a random number from 0 to [number of words with this length]
        Random r = new Random();
        int wordIndex = r.nextInt(totalLengthFrequency[length]);

        // figure out what the first letter of this word would be
        int firstLetter = -1, totalSoFar = 0;
        while (totalSoFar <= wordIndex) {
            firstLetter++;
            totalSoFar += lengthFrequencyByLetter[firstLetter][length];
        }
        wordIndex -= (totalSoFar - lengthFrequencyByLetter[firstLetter][length]);

        // traverse the (firstLetter)'th node of trie depth-first to find the word (wordIndex)'th word
        int[] result = new int[length + 1];
        Stack<TrieBranch> stack = new Stack<TrieBranch>();
        stack.push(new TrieBranch(trie.getBranch(firstLetter), firstLetter, 1));
        while (!stack.isEmpty()) {
            TrieBranch n = stack.pop();
            result[n.depth] = n.letter;

            // examine the current node
            if (n.depth == length && n.node.isEnd()) {
                wordIndex--;
                if (wordIndex < 0) {
                    // search is over
                    String sResult = "";
                    for (int i = 1; i <= length; i++) {
                        sResult += (char)(result[i] + 'a');
                    }
                    return sResult;
                }
            }

            // handle child nodes unless they're deeper than target length
            if (n.depth < length) {
                for (int i = 25; i >= 0; i--) {
                    if (n.node.getBranch(i) != null)
                        stack.push(new TrieBranch(n.node.getBranch(i), i, n.depth + 1));
                }
            }
        }
        return "failure of some sort";
    }
}

使用休闲词典（80k 单词，最大长度 12），每次调用 getRandomWord() 大约需要 0.2 毫秒，而使用更彻底的词典（250K 单词，最大长度 24），每次调用大约需要 1 毫秒。

为了确保您有均匀的机会获得每个 5 个字母的单词，您需要知道树中有多少个 5 个字母的单词。因此，在构建树时，您将要添加的单词的长度添加到两个计数器：一个总体频率计数器和一个按字母频率计数器：

int lengthFrequencyByLetter[letterIndex][maxWordLength-1]
int totalLengthFrequency[maxWordLength-1]

因此，如果您有 4000 个 5 字母单词，其中 213 个以“d”开头，那么

lengthFrequencyByLetter[3][4] = 213

and

totalLengthFrequency[4] = 4000

将所有内容添加到树中后。 （字母“a”为 0，“b”为 1，...“z”为 25。）

从这里，您可以搜索n给定的第一个词length, where n是从均匀随机分布中选取的随机整数，范围为 (0,totalLengthFrequency[length-1]).

假设您的结构中有 4000 个 5 字母单词。您选择随机数 1234。现在您可以检查

lengthFrequencyByLetter[0][4]
lengthFrequencyByLetter[1][4]
lengthFrequencyByLetter[2][4]
lengthFrequencyByLetter[3][4]

依次，直到总数超过1234。然后你很快就知道第1234个5字母单词的起始字母是什么，然后在那里搜索。您不必每次都从头开始搜索树中的每个单词。