Trie树学习2

数组实现的Trie树 字符容量有限,可以使用链表实现更为大容量的Trie

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <algorithm>
#include <cstdlib>
#include <list>
#include <cmath>

using namespace std;

#define sigma_size 26
#define MAX_LEN 200001

struct trie_node{
	trie_node* next[sigma_size];
	bool is_terminal;
	trie_node(){
		memset(next, 0, sizeof(next));
		is_terminal = false;
	}
};

struct Trie{
	trie_node* root;
	int size;
	int idx(char ch){
		return ch - 'A';
	}
	Trie(){
		root = new trie_node();
		size = 1;
	}

	void Insert(string str){
		trie_node* cur = root;
		int len = str.length();
		for(int i = 0; i < len; i++){
			int ch = idx(str[i]);
			if(cur->next[ch] == NULL){
				cur->next[ch] = new trie_node();
			}
			cur = cur->next[ch];
		}
		cur->is_terminal = true;
                size++;
	}

	bool Query(string str){
		trie_node* cur = root;
		int len = str.length();
		for(int i = 0; i < len; i++){
			int ch = idx(str[i]);
			if(cur->next[ch] == NULL){
				return false;
			}
			else
				cur = cur->next[ch];
		}

		if(cur->is_terminal)
			return true;
		else
			return false;

	}

};

Trie树学习2,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-10-23 19:23:31

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树学习 ---------字典树(Trie Tree)

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字典树trie的学习与练习题

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跳跃表,字典树(单词查找树,Trie树),后缀树,KMP算法,AC 自动机相关算法原理详细汇总

第一部分:跳跃表 本文将总结一种数据结构:跳跃表.前半部分跳跃表性质和操作的介绍直接摘自<让算法的效率跳起来--浅谈"跳跃表"的相关操作及其应用>上海市华东师范大学第二附属中学 魏冉.之后将附上跳跃表的源代码,以及本人对其的了解.难免有错误之处,希望指正,共同进步.谢谢. 跳跃表(Skip List)是1987年才诞生的一种崭新的数据结构,它在进行查找.插入.删除等操作时的期望时间复杂度均为O(logn),有着近乎替代平衡树的本领.而且最重要的一点,就是它的编程复杂度较同类

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Trie树-字典查找

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java实现的Trie树数据结构

最近在学习的时候,经常看到使用Trie树数据结构来解决问题,比如" 有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M.返回频数最高的100个词." 该如何解决? 有一种方案就是使用Trie树加 排序实现 . 什么是Trie 树呢?也就是常说的字典树,网上对此讲得也很多,简单补充一下个人理解: 它实际上相当于把单词的公共部分给拎出来,这样一层一层往上拎直到得到每个节点都是不可分的最小单元! 比如网上一个例子 一组单词,inn, int, at, a

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