• Trie树


    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:

    1:http://baike.baidu.com/link?url=CgRRsqajVrJAeOkxMRRLmGnwjnrjCZuZ9al9fwiGTDgl2sy6MY6pPakv3wm9aqdYCvofz0Sxpth_ikZ_5PknIsK1CLChl7VsssT3DE6F9gGGSVFJqkyAOOU1K3f3gyzLbznnzpGA1AfDn5oXDKnCT_百度百科

    2: http://blog.csdn.net/u012329934/article/details/37741053

    3:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097

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