字典树又称单词查找树,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。
字典树主要用来处理单词前缀问题。如统计难题 , Phone List
模板1:
const int MAX=10;typedef struct node{ struct node *next[MAX]; int flag; //标记是否是一个单词}Trie;Trie *root;/*root要初始化root=(Trie *)malloc(sizeof(Trie));root->flag=0;for(int i=0;i<MAX;i++){ root->next[i]=NULL;}*/int createTrie(char *str) //创建一棵字典树,与查找合并{ int len = strlen(str); Trie *p = root, *q; for(int i=0; i<len; i++) { if(p->flag==1) //查找1;说明已有一个单词作为前缀,比如119,119895 return 1; int id = str[i]-'0'; //数字字符 if(p->next[id] == NULL) { q = (Trie *)malloc(sizeof(Trie)); q->flag = 0; for(int j=0; j<MAX; j++) q->next[j] = NULL; p->next[id] = q; } p = p->next[id]; } for(int i=0;i<MAX;i++){ //查找2;判断该单词是否是其它单词的前缀,如119895,119 if(p->next[i]!=NULL) return 1; } p->flag=1; //一个单词 return 0;}void dealTrie(Trie* T) //清理内存root{ for(int i=0;i<MAX;i++) { if(T->next[i]!=NULL) dealTrie(T->next[i]); } free(T);}模板2:
const int MAX=26;typedef struct node{ struct node *next[MAX]; int flag; //该字母出现的次数}Trie;Trie *root;/*root要初始化root=(Trie *)malloc(sizeof(Trie));root->flag=0;for(int i=0;i<MAX;i++){ root->next[i]=NULL;}*/void createTrie(char *str) //创建一棵字典树{ int len = strlen(str); Trie *p = root, *q; for(int i=0; i<len; i++) { int id = str[i]-'a'; //小写字母 if(p->next[id] == NULL) { q = (Trie *)malloc(sizeof(Trie)); q->flag = 0; for(int j=0; j<MAX; j++) q->next[j] = NULL; p->next[id] = q; } p = p->next[id]; p->flag++; }}int findTrie(char *str) //找出以str字符串为前缀的单词的数量.{ int len = strlen(str); Trie *p = root; for(int i=0; i<len; i++) { int id = str[i]-'a'; p = p->next[id]; if(p == NULL) //若为空集,表示不存以此为前缀的串 return 0; } return p->flag;}void dealTrie(Trie* T) //清理内存root{ for(int i=0;i<MAX;i++) { if(T->next[i]!=NULL) dealTrie(T->next[i]); } free(T);}
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