• 字典树(TrieTree)讲解与实现


       字典树,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。

      

    TrieNode结构定义:

    const int MAX = 26;
    
    typedef struct TrieNode
    {
    	char *data; //储存结点数据,随需求变化
    	bool isWord; //判断此结点前的字符串是否是一个单词
    	TrieNode *branchs[MAX]; 
    };
    

    TireTree结构定义:

    class TrieTree
    {
    public:
    	TrieNode *root;
    	void initTrieTree();
    	TrieNode *createNode();
    	int insert(const char* word);
    	int search(const char* word);
    };
    

    TireTree实现:

    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。

    void TrieTree::initTrieTree()
    {
    	root = NULL;
    }
    
    TrieNode *TrieTree::createNode()
    {
    	TrieNode *node = (TrieNode*)malloc(sizeof(TrieNode));
    	node->data = NULL;
    	node->isWord = false;
    	for(int i = 1; i < MAX; i++)
    		node->branchs[i] = NULL;
    
    	return node;
    }	
    
    
    int TrieTree::insert(const char* word)
    {
    	if (root == NULL)
    		root = createNode();
    
    	TrieNode *p = root;
    	int k = 0;
    	
    	while(*word)
    	{
    		/*确定Branch ID*/
    		if (*word >= 'a' && *word <= 'z')
    			k = *word - 'a';
    		else if (*word >= 'A' && *word <= 'Z')
    			k = *word - 'A';
    		else
    			return 0;
    
    		if(p->branchs[k] == NULL)
    		{
    			p->branchs[k] = createNode();
    			p->branchs[k]->data = (char *)&word;
    		}
    
    		
    		word++;
    		if(!*word)
    			p->branchs[k]->isWord = true;
    		p = p->branchs[k];
    	}
    
    	// delete p;
    	return 1;	
    }
    
    int TrieTree::search(const char* word)
    {
    	if(root == NULL)
    		return 0;
    
    	TrieNode *p = root;
    	int k = 0;
    
    	while(*word)
    	{
    		/*确定Branch ID*/
    		if (*word >= 'a' && *word <= 'z')
    			k = *word - 'a';
    		else if (*word >= 'A' && *word <= 'Z')
    			k = *word - 'A';
    		else
    			return 0;
    		
    		if(p->branchs[k] == NULL)
    			return 0;
    
    		word++;	
    		if(!*word && p->branchs[k]->isWord)
    			return 1;
    		p = p->branchs[k];	
    	}
    	return 0;
    }
    

    测试代码:

    int main(int argc, char const *argv[])
    {
    	TrieTree t;
          t.insert("ac"); 
          t.insert("abacus");
          t.insert("abalone"); 
          t.insert("abandon");
          t.insert("abandoned"); 
          t.insert("abashed");
          t.insert("abate"); 
          t.insert("this");
        if (t.search("ac"))
            cout<<"'ac' was found. pos: "<<endl;
        if (t.search("this"))
            cout<<"'this' was found. pos: "<<endl;
        if (t.search("abat"))
            cout<<"'abat' is found. pos: "<<endl;
        if (t.search("baby"))
        if (t.search("abacus"))
            cout<<"'abacus' is found. pos: "<<endl;
        if (t.search("baby"))
            cout<<"'baby' is found. pos: "<<endl;
        else
            cout<<"'baby' does not exist at all!"<<endl;
        
        if (t.search("ac1"))
            cout<<"'ac1 was found. pos: "<<endl;
    	return 0;
    }
    

    运行结果:

    'ac' was found. pos: 
    'this' was found. pos: 
    'baby' does not exist at all!
    

      

  • 相关阅读:
    关于最大最小的k个数的类型题总结
    最小的K个数(剑指offer)
    215. Kth Largest Element in an Array(返回数组中第几大元素)(leetcode)
    数组中出现次数超过一半的数字(剑指offer)
    二叉搜索树与双向链表(剑指offer)
    第四届蓝桥杯c/c++B组6
    第四届蓝桥杯c/c++B组7
    第四届蓝桥杯c/c++B组8
    第四届蓝桥杯c/c++B组9
    第五届蓝桥杯 c/c++ B组8
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/daocaowu/p/3300255.html
Copyright © 2020-2023  润新知