字典树-hdu1251

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1251

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。

 

字典树的裸题：

 

#include<iostream>
#include<stdio.h>

#define MAX 26
typedef struct Trie   
{   
    Trie *next[MAX];   
    int v;   //根据需要变化
};
Trie *root;

void initRoot(Trie **troot){
    *troot = (Trie *)malloc(sizeof(Trie));
    for(int i=0; i<MAX; ++i)
        (*troot)->next[i] = NULL;
}

void createTrie(char *str) //生成字典树
{
    int len = strlen(str);
    Trie *p = root, *q;
    for(int i=0; i<len; ++i)
    {
        int id = str[i]-'a';
        if(p->next[id] == NULL)
        {
            q = (Trie *)malloc(sizeof(Trie));
            q->v = 1;    //初始v==1
            for(int j=0; j<MAX; ++j)
                q->next[j] = NULL;
            p->next[id] = q;
            p = p->next[id];
        }
        else
        {
            p->next[id]->v++;
            p = p->next[id];
        }
    }
}

int findTrie(char *str) //查找字典数
{
    int len = strlen(str);
    Trie *p = root;
    for(int i=0; i<len; ++i)
    {
        int id = str[i]-'a';
        p = p->next[id];
        if(p == NULL)   //若为空集，表示不存以此为前缀的串
            return 0;
     //   if(p->v != 0)   //字符集中已有串是此串的前缀
     //       return p->v;
    }
    return p->v;   //此串是字符集中某串的前缀
}

int dealTrie(Trie* T) //释放一颗字典树
{
    int i;
    if(T==NULL)
        return 0;
    for(i=0;i<MAX;i++)
    {
        if(T->next[i]!=NULL)
            dealTrie(T->next[i]);
    }
    free(T);
    return 0;
}

char str[99];

int main(){
    initRoot(&root);
    while(1){
        gets(str);
        createTrie(str);
        if(str[0]==0)break;
    }

    while(scanf("%s",str)!=EOF){
        printf("%d\n",findTrie(str));
    }


    dealTrie(root);
    return 0;
}