最近突然有兴致hiho一下了,实现了下trie tree,感觉而言,还是挺有意思的,个人觉得这货不光可以用来查单词吧,其实也可以用来替代Hash,反正查找,插入复杂度都挺低的,哈哈,啥都不懂,瞎扯....废话不多,正题开始!
题目截下:
Trie Tree用来干啥呢,套用Hiho上的解释,比如存在一个字典,里面存在10000个单词,需要查找以xxx为前缀的单词个数,按照常规思维,10000 个单词,挨个比对,哇,复杂度爆炸!所以此时呀,将这些单词以树的形式存储,每个节点存放一个字符,这样一来,添加一个词组,只需从根节点从上之下添加, 并将经过的节点计数加1,这样便可以统计拥有同一前缀的单词个数了,哎,不得不说,这种用树结构来存储词组的方法还真是方便,无论查找或者添加。说了这么 多,开始上代码,对了,写代码这次采用的从上之下的方式,不得不说,也是有种不同的感受.....
按照题目要求,可有以下代码:
int main() { TrieTree tt; int a = 0; cin >> a; string s = ""; char t[20]; for (int i = 0; i < a; i++) { cin >> t; s = t; tt.add(t); } cin >> a; for (int i = 0; i < a; i++) { cin >> t; s = t; cout<<tt.search(t)<<endl; } return 0; }
由题中要求,显然TrieTree需要实现add,search操作
class TrieTree { public: TrieTree(); void add(string s); int search(string s); private: TrieNode root; }; TrieTree::TrieTree():root(0) { } void TrieTree::add(string s) { TrieNode *t = &root; for (int i=0;i<s.length();i++) { t=t->add(s[i]); } } int TrieTree::search(string s) { TrieNode *t = &root; int num = 0; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { t=t->search(s[i]); if (t == NULL) return 0; } return t->num; }
继续实现TrieNode:
class TrieNode { public: char c; int num; list<TrieNode*> tnv; TrieNode* add(char c); TrieNode* search(char c); TrieNode(char c); }; TrieNode::TrieNode(char c) { this->c = c; num = 0; } TrieNode *TrieNode::add(char c) { auto t = tnv.begin(); while (t!=tnv.end()) { if ((*t)->c == c) { (*t)->num++; return *t; } t++; } TrieNode *m = new TrieNode(c); m->num++; tnv.push_back(m); return m; } TrieNode *TrieNode::search(char c) { auto t = tnv.begin(); while (t != tnv.end()) { if ((*t)->c == c) { return *t; } t++; } return NULL; }
时间: 2024-10-14 12:27:30