hdu-1251-Trie(字典树)

这个题要查询是以某个串为前缀的串的个数

那么我们可以利用val数组,初始为0,然后每次插入一个字符串的时候就令该串的所有节点val值+1

最后要查询的串的最后一个字符所对应的编号的val值就是以查询串为前缀的串的个数

这里再说下字典树的ch[i][j]记录的是编号为i的节点的子节点j的编号

比如说ab这个串,当a编号是7时,ch[7]['b'-'a']储存的就是b的编号

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>

using namespace std;

const int N=1000000+5;
int ch[N][30];
char s[12];
int val[N];
int sz,ans;

int idx(char c)
{
    return c-'a';
}

void Inser(char *s)
{
    int u=0,n=strlen(s);//每次从根节点开始
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int c=idx(s[i]);
        if(!ch[u][c])//如果有新的节点
        {
            memset(ch[sz],0,sizeof(ch[sz]));
            ch[u][c]=sz++;//新节点的编号
        }
        u=ch[u][c];//沿着当前串向下走
        val[u]++;//用过一次就增加一次
    }
}

int Find(char *s)//为了找到查询串的最后那个字符的编号
{
    int u=0,n=strlen(s),c;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        c=idx(s[i]);
        u=ch[u][c];
        if(!u) return 0;//这个地方要注意判断是否有这个前缀
    }
    return val[u];
}

void ini()
{
    sz=1;
    memset(ch[0],0,sizeof(ch[0]));
    memset(val,0,sizeof(val));
}

int main()
{
    ini();
    while(gets(s) && s[0]>='a' && s[0]<='z') Inser(s);
    while(gets(s))
    {
        ans=0;
        printf("%d\n",Find(s));
    }
    return 0;
}

 

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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