如何阅读此基数树结构以确定下一个字符串概率

在JavaScript中，我试图接受给定的用户输入并猜测3个最有可能完成用户当前(不完整(输入的单词的单词。猜测基于用户过去的输入。我正在这里，在这个JSFiddle中研究这个。

我为记录用户过去的输入而构建的结构是修改后的基数树(又名Patricia Trie(：

输入："hey">

{
    "h": {
        "value": "h",
        "count": 1,
        "followables": {
            "e": {
                "value": "e",
                "count": 1,
                "followables": {
                    "y": {
                        "value": "y",
                        "count": 1,
                        "followables": {}
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这个数据结构是完美构建的，我认为它是实现所述目标的最佳结构。我的问题是读取基数树数据以定义给定输入的 3 个最可能的单词的功能。例如，在上面的数据中，如果用户输入" h"，猜测函数应该返回如下对象：

guess : {
   1 : "hey",
   2 : "",
   3 : ""
}

所以这是我的代码/进度：

学习 - 获取完成的输入字符串并将组合组织到基数树中 ( brain (：

function learn(message, brain) {
    if (message.length == 0) return {}; // or do something else
    var ch = message[0]; // get the first character
    if (!brain[ch]) { // create new node when not exists
        brain[ch] = {
            value: ch,
            count: 1,
            followables: {}
        };
    } else { // increment count when exist
        brain[ch].count += 1;
    }
    var substr = message.substring(1); // remove first character
    if (substr) { // do it for the remaining substring
        brain[ch].followables = learn(substr, brain[ch].followables);
    } else {
        renderData();
    }
    return brain;
}

这一切都做对了。不幸的是，下一个代码，旨在读取数据并猜测用户正在键入的单词，并不好。我对一个对我来说非常复杂的功能有问题。我把它分成了几个小函数，因为我已经知道这是最佳实践，但恐怕我弄得一团糟，可能更简单：

猜测 - 获取"学习"的字符串数据，并猜测用户可能正在键入哪个单词：

function guess(progress, brain) {
    console.log("Guessing based on: " + progress);
    var guesses = {
        0: "",
        1: "",
        2: ""
    }
    var firstChar = progress[0]; 
    if (brain[firstChar]) {
        var step = brain[firstChar];
        for (var i = 0; i < progress.length; i++) {
            var char = progress[i];
            if (step.followables[char]) {
                step = step.followables[char];
                if (i == progress.length) {
                    var guesses = nextStrings(step.followables);
                    renderGuesses(guesses);
                }
            } else {
                renderGuesses(guesses);
            }
        }
    } else {
        renderGuesses(guesses);
    }
}
function renderGuesses(guesses) {
    console.log(guesses);
    $('#guess-1').text(guesses[0]);
    $('#guess-2').text(guesses[1]);
    $('#guess-3').text(guesses[2]);
}
function nextStrings(followables) {
    console.log('Searching for next string...');
    var results;
    if (followables.length > 0) {
        results = chooseRoutes(followables);
    } else {
        results = {
            0: "",
            1: "",
            2: ""
        }
    }
    console.log(result);
    return result;
}
function chooseRoutes(followables) {
    var results = {
        0: {
            value: "",
            count: 0
        },
        1: {
            value: "",
            count: 0
        },
        2: {
            value: "",
            count: 0
        }
    };
    for (var i = 0; i < followables.length; i++) {
        var count = followables[i].count;
        if (count > results[0].count) {
            results[0].value = followStr(followables[i], "");
        } else if (count > results[1].count) {
            results[1].value = followStr(followables[i], "");
        } else if (count > results[2].count) {
            results[2].value = followStr(followables[i], "");
        }
    }
    console.log(results);
    return results;
}
function followStr(followables, str) {
    var guess = {
        value: "",
        count: 0
    };
    for (var i = 0; i < followables.length; i++) {
        if (followables[i].count > guess.count) {
            guess = followables[i];
        }
    }
    followables = guess.followables;
    if (guess.value != " ") {
        str += guess;
        followStr(followables, str);
    } else {
        console.log(str);
        return str;
    }
}

旁注 - 虽然在字典上进行模糊字符串搜索是一种更常见的方法，但学习方法是根据用户的写作/消息传递风格定制猜测并支持用户非标准词汇("heyy"、"sup"、":P"、"lol"(的好方法——这些猜测的结果可以与标准字典结果相结合(并优先于标准字典结果(。