【暑假】[实用数据结构]前缀树 Trie

前缀树Trie

Trie可理解为一个能够快速插入与查询的集合,无论是插入还是查询所需时间都为O(m)

模板如下:

 1 const int maxnode = 1000+10;
 2 const int sigma_size = 26;
 3
 4 struct Trie{
 5 int ch[maxnode][sigma_size];
 6 int val[maxnode];
 7 int sz;
 8
 9   void clear(){ sz=1; memset(ch[0],0,sizeof(ch[0])); }
10   int ID(char c){ return c=‘a‘; };
11
12   void insert(char* s,int v){ //向Trie中插入
13       int u=0 , n=strlen(s);
14       for(int i=0;i<n;i++) {
15           int c=ID(s[i]);
16           if(!ch[u][c]){
17               memset(ch[sz],0,sizeof(ch[sz])); //初始化子结点组
18               val[sz]=0;        //中间结点val=0
19               ch[u][c]= sz++;  //建立子结点
20         }
21         u=ch[u][c];          //往下走
22       }
23       val[u]=v;
24   }
25
26   int find(char *s){     //查找s是否存在
27       int n=strlen(s);
28       int u=0;
29       for(int i=0;i<n;i++){
30           int c=ID(s[i]);
31           if(!ch[u][c]) return false;
32           u=ch[u][c];
33       }
34       return val[u];  //是否为尾
35   }
36 };
时间: 2024-10-25 09:21:40

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数据结构——前缀树

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【LeetCode】前缀树 trie(共14题)

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【数据结构】前缀树/字典树/Trie

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【学习总结】数据结构-Trie/前缀树/字典树-及其最常见的操作

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【数据结构】字典树/Trie树/前缀树 - 字符串的统计、排序和保存

字典树 描述 字典树,又称单词查找树.Trie树.前缀树,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). 常见操作有插入和查找,删除操作少见. 性质 根节点不包含字符 除根节点外每一个节点都只包含一个字符 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同 优点 利用字符串的公共前缀来减少查询时间 最大限度地减少无谓的字符串比较 查询效率比哈希树高 自带字典序排序 直接判断重复,或者记

常用算法之Trie【字典树,前缀树】

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9-11-Trie树/字典树/前缀树-查找-第9章-《数据结构》课本源码-严蔚敏吴伟民版

课本源码部分 第9章  查找 - Trie树/字典树/前缀树(键树) ——<数据结构>-严蔚敏.吴伟民版        源码使用说明  链接??? <数据结构-C语言版>(严蔚敏,吴伟民版)课本源码+习题集解析使用说明        课本源码合辑  链接??? <数据结构>课本源码合辑        习题集全解析  链接??? <数据结构题集>习题解析合辑        本源码引入的文件  链接? Status.h.Scanf.c        相关测试数据

力扣208——实现 Trie (前缀树)

这道题主要是构造前缀树节点的数据结构,帮助解答问题. 原题 实现一个 Trie (前缀树),包含?insert,?search, 和?startsWith?这三个操作. 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"); trie.search("apple"); // 返回 true trie.search("app"); // 返回 false trie.startsWith("app