【数据结构学习】字典树Trie

#1014 : Trie树

时间限制:10000ms

单点时限:1000ms

内存限制:256MB

描述

小Hi和小Ho是一对好朋友,出生在信息化社会的他们对编程产生了莫大的兴趣,他们约定好互相帮助,在编程的学习道路上一同前进。

这一天,他们遇到了一本词典,于是小Hi就向小Ho提出了那个经典的问题:“小Ho,你能不能对于每一个我给出的字符串,都在这个词典里面找到以这个字符串开头的所有单词呢?

身经百战的小Ho答道:“怎么会不能呢!你每给我一个字符串,我就依次遍历词典里的所有单词,检查你给我的字符串是不是这个单词的前缀不就是了?

小Hi笑道:“你啊,还是太年轻了!~假设这本词典里有10万个单词,我询问你一万次,你得要算到哪年哪月去?”

小Ho低头算了一算,看着那一堆堆的0,顿时感觉自己这辈子都要花在上面了...

小Hi看着小Ho的囧样,也是继续笑道:“让我来提高一下你的知识水平吧~你知道树这样一种数据结构么?”

小Ho想了想,说道:“知道~它是一种基础的数据结构,就像这里说的一样!”

小Hi满意的点了点头,说道:“那你知道我怎么样用一棵树来表示整个词典么?”

小Ho摇摇头表示自己不清楚。

提示一:Trie树的建立

“你看,我们现在得到了这样一棵树,那么你看,如果我给你一个字符串ap,你要怎么找到所有以ap开头的单词呢?”小Hi又开始考校小Ho。

“唔...一个个遍历所有的单词?”小Ho还是不忘自己最开始提出来的算法。

“笨!这棵树难道就白构建了!”小Hi教训完小Ho,继续道:“看好了!”

提示二:如何使用Trie树

提示三:在建立Trie树时同时进行统计!

“那么现在!赶紧去用代码实现吧!”小Hi如是说道

输入

输入的第一行为一个正整数n,表示词典的大小,其后n行,每一行一个单词(不保证是英文单词,也有可能是火星文单词哦),单词由不超过10个的小写英文字母组成,可能存在相同的单词,此时应将其视作不同的单词。接下来的一行为一个正整数m,表示小Hi询问的次数,其后m行,每一行一个字符串,该字符串由不超过10个的小写英文字母组成,表示小Hi的一个询问。

在20%的数据中n, m<=10,词典的字母表大小<=2.

在60%的数据中n, m<=1000,词典的字母表大小<=5.

在100%的数据中n, m<=100000,词典的字母表大小<=26.

本题按通过的数据量排名哦~

输出

对于小Hi的每一个询问,输出一个整数Ans,表示词典中以小Hi给出的字符串为前缀的单词的个数。

样例输入
5
babaab
babbbaaaa
abba
aaaaabaa
babaababb
5
babb
baabaaa
bab
bb
bbabbaab
样例输出
1
0
3
0
0

【题解】

Trie的基本构造,ORZ,要注意的是:

p=t[p].next[index];
t[p].cnt++;

这两个位置不能对调,否则会出现问题(自己没被计数)

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 struct trie {
 4     int next[26];
 5     int cnt;
 6     int data;
 7     void init() {
 8         cnt=0;
 9         memset(next,-1,sizeof(next));
10     }
11 }t[1000010];
12 char str[11];
13 int n,m;
14 int k=1;
15 inline void ins(char *s) {
16     int p=0,i=0;
17     while(s[i]) {
18         int index=s[i]-‘a‘;
19         if(t[p].next[index]==-1) {
20             t[k].init();
21             t[p].next[index]=k++;
22         }
23         //printf("%d %d\n",p,t[p].cnt);
24         p=t[p].next[index];
25         t[p].cnt++;
26         ++i;
27     }
28 }
29 inline int q(char *s) {
30     int p=0,i=0;
31     while(s[i]) {
32         int index=s[i]-‘a‘;
33         if(t[p].next[index]==-1) return 0;
34         p=t[p].next[index];
35         ++i;
36         //printf("%d %d\n",p,index);
37     }
38     return t[p].cnt;
39 }
40 int main() {
41     while(~scanf("%d",&n)) {
42         t[0].init();
43         while(n--) {
44             scanf("%s",str);
45             ins(str);
46         }
47         scanf("%d",&m);
48         while(m--) {
49             scanf("%s",str);
50             printf("%d\n",q(str));
51         }
52     }
53     return 0;
54 }

时间: 2024-10-12 18:19:49

【数据结构学习】字典树Trie的相关文章

[从头学数学] 第255节 Python实现数据结构:字典树(Trie)

剧情提要: 阿伟看到了一本比较有趣的书,是关于<计算几何>的,2008年由北清派出版.很好奇 它里面讲了些什么,就来看看啦. 正剧开始: 星历2016年08月03日 09:35:13, 银河系厄尔斯星球中华帝国江南行省. [工程师阿伟]正在和[机器小伟]一起研究[计算几何]]. 关于字典树的实现,已经有非常多的博文涉及到了.但基本都是用内嵌数组/列表实现的. 本博文是它的递归实现. <span style="font-size:18px;">### # @usa

【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

字典树Trie树

一.字典树 字典树--Trie树,又称为前缀树(Prefix Tree).单词查找树或键树,是一种多叉树结构. 上图是一棵Trie树,表示了关键字集合{"a", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn"} .从上图可以归纳出Trie树的基本性质: 1. 根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一

『字典树 trie』

字典树 (trie) 字典树,又名\(trie\)树,是一种用于实现字符串快速检索的树形数据结构.核心思想为利用若干字符串的公共前缀来节约储存空间以及实现快速检索. \(trie\)树可以在\(O((n+m)*len)\)解决形如这样的字符串检索问题: 给定\(n\)个字符串,再给定\(m\)个询问,每次询问某个字符串在这\(n\)个字符串中出现了多少次 特点 \(trie\)树最显著的特点是,当它存储的若干个字符串有公共前缀时,它将不会重复存储. 与其他树形数据结构不同的是,\(trie\)树

[POJ] #1003# 487-3279 : 桶排序/字典树(Trie树)/快速排序

一. 题目 487-3279 Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 274040   Accepted: 48891 Description Businesses like to have memorable telephone numbers. One way to make a telephone number memorable is to have it spell a memorable word or

字典树Trie

字典树Trie Trie,又称字典树,前缀树(prefix tree),是一种树形结构,用于保存大量的字符串. 它的优点是:利用字符串的公共前缀来节约存储空间.查找.插入复杂度为O(n),n为字符串长度. 它有3个基本性质: 1. 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. 2. 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串. 3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同. 假设有abc,abcd,abd, b, bcd,efg,hii这7个单词,可构建字典树

字典树 Trie (HDU 1671)

Problem Description Given a list of phone numbers, determine if it is consistent in the sense that no number is the prefix of another. Let's say the phone catalogue listed these numbers: 1. Emergency 911 2. Alice 97 625 999 3. Bob 91 12 54 26 In this

HDU 1247 Hat&#39;s words(字典树Trie)

解题思路: 判断给出的单词是否恰好由另外两个单词组成,用栈保存每个子字符串的节点,从这个节点出发判断剩下的字符串是否在字典树中即可. #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> #include <map> #include <sta

树学习 ---------字典树(Trie Tree)

字典树,又称为字母数,前缀树等等,不仅可以存储字符,还可以存储数字等, 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

【数据结构】前缀树/字典树/Trie

[前缀树] 用来保存一个映射(通常情况下 key 为字符串  value 为字符串所代表的信息) 例如:一个单词集合 words = {  apple, cat,  water  }   其中 key 为单词      value 代表该单词是否存在 words[ 'apple' ] = 存在     而     word[ ' abc' ] = 不存在 图示:一个保存了8个键的trie结构,"A", "to", "tea", "ted