Description
给出一个总字符个数大小不超过1，000，000的字典（这个字典的单词顺序不为字典序）和不超过1000个长度不超过1000的前缀，输出字典中匹配该前缀，字典序为K_i的单词在字典中的位置。
所有单词都为小写字母。
Input Format
第一行： 两个整数N，M，分别表示字典中的单词个数和需要查询的前缀数。
接下来N行；每行一个字符串，表示字典中的单词。
接下来M行，每行一个K_i， P_i, P_i表示查询的前缀,K_i表示满足这个前缀在字典序中的位置。
Output Format
M行整数，表示符合条件的单词在字典中的位置。如果没有单词满足要求，输出-1
样例解释，符合前缀'a'的单词有{'az'， 'ay'}，按字典序排序为{'ay', 'az'},字典序第2的是az，在字典的第一个位置。
Input Sample
3 2
az
ay
b
2 a
3 a
Output Sample
1 -1
最简单的思路就是按照Trie树的结构来进行建树，然后查询时DFS（每一行逆序扫描）来查找以该前缀为前缀的单词，找到第k个然后返回原始id即可
但是这样的查询当某一个前缀的单词比较多而且k比较大的时候 建树和查询的时间都会很长
所以 完全可以不用Trie树，直接用字典序排序 + 二分查找即可。（标程的思想）
想在Trie上优化的话，也是可以的，先排成字典序，然后Trie查找的时候找到第一个单词，返回字典序id 判断 id+k-1的字典序单词是否还有该前缀。
我的代码如下：
#include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cstdio> using namespace std; const int MaxN = 26; //单词的结构 struct Word { char word[100];//单词的内容 int word_len;//单词的长度 int ori_id;//单词的原始ID }; Word dictionary[1000000];//存储字典 后来会排成字典序 //树的节点 struct TrieNode { bool isEnd; //是否是一个单词的结尾字符 int sonCount; //子节点的个数 TrieNode* son[MaxN];//子节点指针列表 最多只有26个 int id;//以此节点字符为结尾的单词 在排序后的字典中的位置 TrieNode(){ isEnd = false; sonCount = 0; id = -1; for (int i = 0; i < MaxN; ++i) son[i] = NULL; } }; TrieNode* stack[1000000] = {0};//用于DFS的堆栈 TrieNode* root;//根节点 代表整个字典树 //插入一个词 给出词的内容 词的长度 以及 词在单词列表中的位置 void insert(char* word, int len, int id){ TrieNode* curNode = root;//以根节点为起点 //cout<<root->sonCount<<endl; for (int i = 0; i < len; ++i) { //判断word[i]是否在curNode的子节点列表里 int index = word[i]-'a'; //index 0~25 if(curNode->son[index]==NULL){//没有此字符 curNode->son[index] = new TrieNode(); //个数加一 curNode->sonCount++; } if(i==len-1){//单词的结尾 curNode->son[index]->isEnd = true; curNode->son[index]->id = id; } curNode = curNode->son[index]; } } bool cmp_int (const int& a, const int& b){ return a < b; } //字典序排序 bool cmp_word(const Word& a, const Word& b){ int todo = a.word_len < b.word_len ? a.word_len : b.word_len; for (int i = 0; i < todo; ++i) { if(a.word[i]==b.word[i]) continue; return a.word[i] < b.word[i]; } //此时还未return说明两个单词互相包含 把少的那个放在前面 return a.word_len < b.word_len; } //根据前缀查询 第cnt个单词 返回在字典中的id int find(int cnt, char* prefix , int len){ TrieNode* curNode = root; for (int i = 0; i < len; ++i) { int cid = prefix[i]-'a'; if(curNode->son[cid] != NULL){ curNode = curNode->son[cid]; } } //现在已经找到了前缀的最后一个字符的节点 int top = 0; stack[top++] = curNode; //DFS去找第一个该前缀的词 while(top > 0){ TrieNode* toCheck = stack[--top]; if(toCheck->isEnd){ //立刻返回 return toCheck->id; }else{ int haveAdded = 0; for (int i = MaxN-1; i >=0 ; --i) { if(toCheck->son[i] != NULL){ haveAdded++; stack[top++] = toCheck->son[i]; if(haveAdded==toCheck->sonCount) break; } } } } return -1; } //判断单词word是否是以prefix为前缀的 bool isIn(Word& word, char* prefix , int len){ if(word.word_len < len) return false; for(int i=0; i < len; i++){ if(word.word[i] != prefix[i]) return false; } return true; } int main(int argc, char const *argv[]) { int N,M; cin>>N>>M; root = new TrieNode();//初始化根节点 for (int i = 1; i <= N; ++i) { scanf("%s",dictionary[i].word); dictionary[i].word_len = strlen(dictionary[i].word); dictionary[i].ori_id = i; } sort(dictionary+1, dictionary+N+1, cmp_word); for (int i = 1; i <= N; ++i) insert(dictionary[i].word, dictionary[i].word_len, i); char pre[1000+10]; for (int i = 0; i < M; ++i) { int k = 0; scanf("%d %s",&k,pre); //找到以该前缀为前缀的第一个单词的排序后ID + k-1 判断是否是 int first = find(k,pre,strlen(pre)); if(first+k-1 <=N and isIn(dictionary[first+k-1],pre,strlen(pre))){ cout<<dictionary[first+k-1].ori_id<<endl; }else cout<<-1<<endl; } return 0; } /* 4 2 ad as ase asfg 2 as 1 ad */
标程如下：
#include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int n, m; vector< pair<string, int> > dict; //判断word是否含有pref前缀 果然stl好快 bool match(string& pref, string& word) { if (pref.size() > word.size()) return false; return word.substr(0, pref.size()) == pref; } int main() { cin >> n >> m; for (int i = 0; i < n; i++) { string s; cin >> s; dict.push_back(make_pair(s, i));//pair的单词和id } //排字典序 因为string有重载的大于号 所以不用加入函数 sort(dict.begin(), dict.end()); for (int i = 0; i < m; i++) { int k; string pref; cin >> k >> pref; k--;//因为id从0开始 //stl的二分查找 int pos = lower_bound(dict.begin(), dict.end(), make_pair(pref, 0)) - dict.begin(); // Ignore whether pos even matches at all int poss = pos + k; if (poss < dict.size() && match(pref, dict[poss].first)) { cout << dict[poss].second + 1 << ' '; } else { cout << -1 << ' '; } } }