定义:也被称为线索或词搜索树,Trie树。它是一个树结构,它是哈希树的变体。
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),所以常常被搜索引擎系统用于文本词频统计。
它的长处是:利用字符串的公共前缀来降低查询时间,最大限度地降低无谓的字符串比較,查询效率比哈希表高。
性质:它有3个基本性质:
(1)根节点不包括字符,除根节点外每个节点都仅仅包括一个字符。
(2)从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点相应的字符串;
(3)每一个节点的全部子节点包括的字符都不同样。
原理:
利用串构建一个字典树。这个字典树保存了串的公共前缀信息,因此能够减少查询操作的复杂度。
样例:以下以英文单词构建的字典树为例,这棵Trie树中每一个结点包含26个孩子结点。由于总共同拥有26个英文字母(如果单词都是小写字母组成)。
则可声明包括Trie树的结点信息的结构体:
#define IMAX 26 /*TArray存放分支。 bFlag为true 表示到该结点路径上连起来的字符为一个字符串*/ struct TNode{ bool bFlag; // 标记该结点处是否构成单词 TNode *TArray[IMAX]; // 儿子分支 };
当中TArray是一个指针数组,存放着指向各个孩子结点的指针。
如给出字符串"abc","ab","bd","dda",依据该字符串序列构建一棵Trie树。则构建的树例如以下:
Trie树的根结点不包括不论什么信息,第一个字符串为"abc"。第一个字母为'a',因此根结点中数组TArray下标为'a'-97的值不为NULL,其它同理,构建的Trie树如图所看到的,红色结点表示在该处能够构成一个单词。非常显然,假设要查找单词"abc"是否存在,查找长度则为O(len),len为要查找的字符串的长度。而若採用一般的逐个匹配查找。则查找长度为O(len*n),n为字符串的个数。显然基于Trie树的查找效率要高非常多。可是却是以空间为代价的,比方图中每一个结点所占的空间都为(26*4+1)Byte=105Byte,那么这棵Trie树所占的空间则为105*8Byte=840Byte,而普通的逐个查找所占空间仅仅需(3+2+2+3)Byte=10Byte。
尽管trie树每一层的节点数是26^i级别的。
所以为了节省空间。
我们用动态链表,或者用数组来模拟动态。空间的花费,不会超过单词数×单词长度。
基本操作:
其基本操作有:查找、插入和删除,当然删除操作比較少见。普通情况下Trie树中非常少存在删除单独某个结点的情况,因此仅仅考虑删除整棵树。
1.插入
如果存在字符串str,Trie树的根结点为root。i=0。p=root。
1)取str[i],推断p->next[str[i]-97]是否为空。若为空。则建立结点temp。并将p->next[str[i]-97]指向temp,然后p指向temp;
若不为空。则p=p->next[str[i]-97]。
2)i++,继续取str[i],循环1)中的操作,直到遇到结束符' ',此时将当前结点p中的isStr置为true。
2.查找
如果要查找的字符串为str。Trie树的根结点为root,i=0,p=root
1)取str[i]。推断推断p->next[str[i]-97]是否为空,若为空,则返回false;若不为空,则p=p->next[str[i]-97],继续取字符。
2)反复1)中的操作直到遇到结束符' ',若当前结点p不为空而且isStr为true。则返回true,否则返回false。
3.删除
删除能够以递归的形式进行删除。
应用:
简单的应用包含统计词频,排序,查询前缀等,可见http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097,一般都是用于非常多字符串的处理,不是针对一两个字符串。而后缀树
代码例如以下:查找给定字符串是否已经存在主要针对单个两个字符串的相关问题
#include <iostream> #include <string> using namespace std; #define IMAX 26 /*TArray存放分支, bFlag为true 表示到该结点路径上连起来的字符为一个字符串*/ struct TNode{ bool bFlag; // 标记该结点处是否构成单词 TNode *TArray[IMAX]; // 儿子分支 }; void insertTrie(const string &s, TNode *p){ if(p == NULL) return; for(int i = 0; i < s.size(); i++){ if(p->TArray[s[i]-97] == NULL){ TNode* pNode = new TNode(); pNode->bFlag = false; for(int k = 0; k < IMAX; k++) pNode->TArray[k] = NULL; p->TArray[s[i]-97] = pNode; } p = p->TArray[s[i]-97]; } p->bFlag = true; } bool searchTrie(const string &s, TNode *p){ for(int i = 0; i < s.size(); i++){ if(p->TArray[s[i]-97] == NULL) return false; else p = p->TArray[s[i]-97]; } return (1 && p->bFlag); } void delTrie(TNode *p){ for(int i = 0; i < IMAX; i++){ if(p->TArray[i] != NULL) delTrie(p->TArray[i]); } delete p; } int main(){ int n, m; TNode *p = new TNode(); p->bFlag = false; for(int i = 0; i < IMAX; i++) p->TArray[i] = NULL; cin >> n >> m; while(n--){ string s; cin >> s; insertTrie(s, p); } while(m--){ string str; cin >> str; if(searchTrie(str, p))cout << "YES" << endl; else cout << "NO" << endl; } delTrie(p); return 0; }
Hiho1014 Trie树
题目地址:http://hihocoder.com/problemset/problem/1014
就是求:给定一个字符串。查找字典中全部以给定字符串为前缀的字符的个数。
代码例如以下:
/*给定一个字符串,查找字典中全部以给定字符串为前缀的字符的个数*/ #include <iostream> #include <string> using namespace std; #define IMAX 26 struct TNode{ int count; TNode *TArray[IMAX]; }; void insertTrie(const string &s, TNode *p){ if(p == NULL) return; for(int i = 0; i < s.size(); i++){ if(p->TArray[s[i]-97] == NULL){ TNode* pNode = new TNode(); pNode->count = 1; for(int k = 0; k < IMAX; k++) pNode->TArray[k] = NULL; p->TArray[s[i]-97] = pNode; }else{ p->TArray[s[i]-97]->count ++; } p = p->TArray[s[i]-97]; } } void delTrie(TNode *p){ for(int i = 0; i < IMAX; i++){ if(p->TArray[i] != NULL) delTrie(p->TArray[i]); } delete p; } int searchTrie(const string &s, TNode *p){ for(int i = 0; i < s.size(); i++){ if(p->TArray[s[i]-97] != NULL) p = p->TArray[s[i]-97]; else return 0; } return (p->count); } int main(){ int n; cin >> n; TNode *p = new TNode(); p->count = 0; for(int i =0; i < IMAX; i++) p->TArray[i] = NULL; while(n--){ string s; cin >> s; insertTrie(s, p); } int m; cin >> m; while(m--){ string s; cin >> s; cout << searchTrie(s, p) << endl; } delTrie(p); return 0; } /* input: 5 babaab babbbaaaa abba aaaaabaa babaababb 5 babb baabaaa bab bb bbabbaab output: 1 0 3 0 0 */
參考文献:
2: http://blog.csdn.net/u012329934/article/details/37741053
3:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097
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