search_suggest/tests/test_1_trie.py

"""
TEST & GIẢI THÍCH: Module Trie
================================

File này test và giải thích chi tiết cách Trie hoạt động
"""

import sys
sys.path.append('src')

from search.trie import Trie, TrieNode


def explain_trie():
    """Giải thích chi tiết Trie"""
    
    print("=" * 80)
    print("GIẢI THÍCH: TRIE (PREFIX TREE)")
    print("=" * 80)
    
    print("""
    TRIE LÀ GÌ?
    -----------
    - Cấu trúc dữ liệu dạng CÂY
    - Mỗi NODE = 1 ký tự
    - Dùng để tìm PREFIX (từ bắt đầu bằng...)
    
    VÍ DỤ TRỰC QUAN:
    ----------------
    Lưu 3 từ: "làm", "lau", "lên"
    
              (root)
                |
                l
               /|\\
              / | \\
             à  a  ê
             |  |  |
             m  u  n
    
    - Duyệt từ root → l → à → m = "làm"
    - Duyệt từ root → l → a → u = "lau"
    - Duyệt từ root → l → ê → n = "lên"
    
    TẠI SAO NHANH?
    --------------
    - Tìm "la" chỉ cần: root → l → a → thu thập nhánh con
    - Độ phức tạp: O(m) với m = độ dài query
    - KHÔNG cần duyệt tất cả documents!
    """)
    
    input("\nNhấn Enter để xem demo...")


def demo_step_by_step():
    """Demo từng bước"""
    
    print("\n" + "=" * 80)
    print("DEMO TỪNG BƯỚC")
    print("=" * 80)
    
    # Tạo Trie
    trie = Trie()
    
    # Dữ liệu test
    documents = [
        "làm sạch nhà vệ sinh",    # ID: 0
        "làm sạch văn phòng",       # ID: 1
        "làm wc",                   # ID: 2
        "lau sàn nhà",              # ID: 3
        "lau kính cửa sổ",          # ID: 4
        "vệ sinh toilet",           # ID: 5
    ]
    
    print("\n📥 BƯỚC 1: THÊM DOCUMENTS VÀO TRIE")
    print("-" * 80)
    print("Mỗi document được lưu theo từng ký tự trong cây\n")
    
    for doc_id, doc in enumerate(documents):
        trie.insert(doc.lower(), doc_id)
        print(f"✓ Đã thêm [{doc_id}]: {doc}")
        
        # Giải thích cụ thể cho 2 documents đầu
        if doc_id == 0:
            print("  → Tạo đường: root → l → à → m →   → s → ạ → c → h...")
        elif doc_id == 1:
            print("  → Tạo đường: root → l → à → m →   → s → ạ → c → h... (chia sẻ prefix với doc 0)")
        elif doc_id == 2:
            print("  → Tạo đường: root → l → à → m →   → w → c (chia sẻ 'làm ' với doc 0,1)")
    
    input("\nNhấn Enter để test tìm kiếm...")
    
    print("\n" + "=" * 80)
    print("🔍 BƯỚC 2: TEST TÌM KIẾM")
    print("=" * 80)
    
    # Test case 1
    print("\n📌 TEST 1: Tìm 'làm'")
    print("-" * 80)
    query = "làm"
    results = trie.search_prefix(query)
    
    print(f"Query: '{query}'")
    print(f"Cách hoạt động:")
    print(f"  1. Duyệt: root → l → à → m")
    print(f"  2. Đến node 'm', thu thập TẤT CẢ documents từ đây xuống")
    print(f"  3. Tìm thấy {len(results)} documents:")
    for doc_id in results:
        print(f"     [{doc_id}] {documents[doc_id]}")
    
    input("\nNhấn Enter tiếp...")
    
    # Test case 2
    print("\n📌 TEST 2: Tìm 'làm s'")
    print("-" * 80)
    query = "làm s"
    results = trie.search_prefix(query)
    
    print(f"Query: '{query}'")
    print(f"Cách hoạt động:")
    print(f"  1. Duyệt: root → l → à → m →   → s")
    print(f"  2. Đến node 's', thu thập documents")
    print(f"  3. KẾT QUẢ chính xác hơn (loại bỏ 'làm wc'):")
    print(f"  4. Tìm thấy {len(results)} documents:")
    for doc_id in results:
        print(f"     [{doc_id}] {documents[doc_id]}")
    
    input("\nNhấn Enter tiếp...")
    
    # Test case 3
    print("\n📌 TEST 3: Tìm 'lau'")
    print("-" * 80)
    query = "lau"
    results = trie.search_prefix(query)
    
    print(f"Query: '{query}'")
    print(f"Cách hoạt động:")
    print(f"  1. Duyệt: root → l → a → u")
    print(f"  2. Thu thập documents từ node 'u'")
    print(f"  3. Tìm thấy {len(results)} documents:")
    for doc_id in results:
        print(f"     [{doc_id}] {documents[doc_id]}")
    
    input("\nNhấn Enter tiếp...")
    
    # Test case 4 - KHÔNG TÌM THẤY
    print("\n📌 TEST 4: Tìm 'wc' ❌")
    print("-" * 80)
    query = "wc"
    results = trie.search_prefix(query)
    
    print(f"Query: '{query}'")
    print(f"Cách hoạt động:")
    print(f"  1. Duyệt: root → w")
    print(f"  2. ❌ KHÔNG tìm thấy node 'w' ở root")
    print(f"  3. Return []")
    print(f"")
    print(f"❓ TẠI SAO KHÔNG TÌM THẤY?")
    print(f"  - 'wc' NẰM Ở GIỮA câu: 'làm wc'")
    print(f"  - Trie chỉ tìm được từ Ở ĐẦU câu")
    print(f"  - Trong cây, 'w' nằm sau 'làm ' chứ không ở root")
    print(f"")
    print(f"💡 GIẢI PHÁP: Dùng INVERTED INDEX (module tiếp theo)")
    
    input("\nNhấn Enter để xem kết luận...")


def conclusion():
    """Kết luận"""
    
    print("\n" + "=" * 80)
    print("📝 KẾT LUẬN")
    print("=" * 80)
    
    print("""
    ✅ TRIE TÌM ĐƯỢC:
    -----------------
    ✓ "làm"     → tất cả bắt đầu bằng "làm"
    ✓ "làm s"   → tất cả bắt đầu bằng "làm s" (chính xác hơn)
    ✓ "lau"     → tất cả bắt đầu bằng "lau"
    ✓ "vệ"      → tất cả bắt đầu bằng "vệ"
    
    ❌ TRIE KHÔNG TÌM ĐƯỢC:
    -----------------------
    ✗ "wc"      → vì "wc" nằm Ở GIỮA câu "làm wc"
    ✗ "sạch"    → vì "sạch" nằm sau "làm " (không phải prefix)
    ✗ "toilet"  → vì "toilet" nằm sau "vệ sinh "
    
    📊 ĐỘ PHỨC TẠP:
    ---------------
    - Thêm document: O(m) với m = độ dài text
    - Tìm kiếm: O(m + n) với m = độ dài query, n = số kết quả
    - Memory: O(tổng số ký tự của tất cả documents)
    
    🎯 KHI NÀO DÙNG TRIE?
    ---------------------
    ✓ Autocomplete (gợi ý khi gõ)
    ✓ Prefix search (tìm từ bắt đầu bằng...)
    ✓ Spell checker
    ✓ IP routing
    
    ⏭️  MODULE TIẾP THEO:
    ---------------------
    → INVERTED INDEX
    → Tìm keyword ở BẤT KỲ ĐÂU trong text
    → Giải quyết vấn đề của Trie
    """)
    
    print("=" * 80)


if __name__ == "__main__":
    explain_trie()
    demo_step_by_step()
    conclusion()
    
    print("\n✅ Hoàn thành! Bạn đã hiểu Trie chưa?")
    print("📂 Code thực tế: src/search/trie.py")
    print("⏭️  Tiếp theo: tests/test_2_inverted_index.py\n")