Trie树详解(转)

trie树——字典树 详细讲解!!

又称单词查找树Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来节约存储空间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。 

字典树与字典很相似,当你要查一个单词是不是在字典树中,首先看单词的第一个字母是不是在字典的第一层,如果不在,说明字典树里没有该单词,如果在就在该字母的孩子节点里找是不是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词,有的话用同样的方法继续查找.字典树不仅可以用来储存字母,也可以储存数字等其它数据。


Trie的数据结构定义:

#define MAX 26

struct node//初始tire树 

{

int num;//标记是否为相同前缀最后字符 

node *next[max];//后继结点 

};

next是表示每层有多少种类的数,如果只是小写字母,则26即可,若改为大小写字母,则是52,若再加上数字,则是62了,这里根据题意来确定。
sum可以表示一个字典树到此有多少相同前缀的数目,这里根据需要应当学会自由变化。

Trie的查找(最主要的操作):
(1) 每次从根结点开始一次搜索;
(2) 取得要查找关键词的第一个字母,并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索;   (3) 在相应的子树上,取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。   
(4) 迭代过程……   
(5) 在某个结点处,关键词的所有字母已被取出,则读取附在该结点上的信息,即完成查找。

这里给出生成字典树和查找的模版
生成字典树:

 

void insert(char ss[])//插入操作 

{

node *p=root,*t;//p指向当前节点,t用来开辟内存 

for(int i=0;ss[i];i++)//将每个字符存起来的过程 

{

if(p->next[ss[i]-'a']==NULL)//p指向为空的时候,需要开辟新的节点 

{

t=new node;

t->num=0;

for(int i=0;i<max;i++)

t->next[i]=NULL;

p->next[ss[i]-'a']=t;//接上新的节点 

}

p=p->next[ss[i]-'a'];//p指向下一个节点 

p->num++;//

}

}

接下来是查找的过程了:

void search(char ss[])//查找 

{

node *p=root;//p指向根节点 

int t=0;

for(int i=0;ss[i];i++)

{

p=p->next[ss[i]-'a'];//p指向下一结点 

if(p->num>1)

{

tt[t]=ss[i];

t++;

}

if(p->num==1)

{

tt[t]=ss[i];

tt[t+1]='\0';

return;

}

}

tt[t]='\0';//这个是防止上面的p->num都是大于1的 

return ;

}

tt[]数组是输出将所有字符串可以区别的前缀

一些总结!!!!!!

动态指针版!!! 优点代码简短,缺点容易超内存,费时间

struct node//初始tire树 

{

int num;//标记是否为相同前缀最后字符 

node *next[max];//后继结点 

};

node *root; //建立根节点的引用 

void trie()//初始tire 树 

{

int i,j;

root=new node;//为根节点开辟内存 

root->num=0;

for(int i=0;i<max;i++)

root->next[i]=NULL;

}

void insert(char ss[])//插入操作 

{

node *p=root,*t;//p指向当前节点,t用来开辟内存 

for(int i=0;ss[i];i++)//将每个字符存起来的过程 

{

if(p->next[ss[i]-'a']==NULL)//p指向为空的时候,需要开辟新的节点 

{

t=new node;

t->num=0;

for(int i=0;i<max;i++)

t->next[i]=NULL;

p->next[ss[i]-'a']=t;//接上新的节点 

}

p=p->next[ss[i]-'a'];//p指向下一个节点 

p->num++;//

}

}

void search(char ss[])//查找 

{

node *p=root;//p指向根节点 

int t=0;

for(int i=0;ss[i];i++)

{

p=p->next[ss[i]-'a'];//p指向下一结点 

if(p->num>1)

{

tt[t]=ss[i];

t++;

}

if(p->num==1)

{

tt[t]=ss[i];

tt[t+1]='\0';

return;

}

}

tt[t]='\0';//这个是防止上面的p->num都是大于1的 

return ;

}

tt[]数组是输出将所有字符串可以区别的前缀

静态数组版!!!!优点速度较快

struct node

{

bool isword;

int next[max];

void init()

{

memset(next,0,sizeof(next));

isword=false;

}

}tree[100010];

void insert(char a[])

{

int cou=0;

int index=0;

int len=strlen(a);

for(int i=0;i<len;i++)

{

if(tree[index].next[a[i]-'0']==0)

{

tree[++num].init();//建立新节点 

tree[index].next[a[i]-'0']=num;//连接 

index=num;

}

else

{

            Cou++;

  index=tree[index].next[a[i]-'0'];

if(tree[index].isword)

{

ok=false;

return;

}

}

}

tree[index].isword=true;

If(cou==len)

Ok=false;

}

Ok将返回所有字符串是否有一个为其他前缀

poj2001 poj2503 poj3630poj1056 这些都是基础trie树题
希望对大家有用
原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaolongchase/p/2208391.html