trie 树

Trie树 c++实现 Trie,又称单词查找树、前缀树,是一种多叉树结构。 与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串。 阅读详情

   Trie树(字典树)

一、引入

字典是干啥的?查找字的。

字典树自然也是起查找作用的。查找的是啥?单词。

看以下几个题:

1、给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过。

答:简单!map,短小精悍。

好。下一个

2、给出n个单词和m个询问,每次询问一个前缀,回答询问是多少个单词的前缀。

答:map,把每个单词拆开。

judge:n<=200000,TLE!

这就需要一种高级数据结构——Trie树(字典树)

二、原理

在本篇文章中,假设所有单词都只由小写字母构成

对cat,cash,app,apple,aply,ok 建一颗字典树,建成之后如下图所示

由此可以看出:

1、字典树用边表示字母

2、有相同前缀的单词公用前缀节点,那我们可以的得出每个节点最多有26个子节点(在单词只包含小写字母的情况下)

3、整棵树的根节点是空的。为什么呢?便于插入和查找,这将会在后面解释。

4、每个单词结束的时候用一个特殊字符表示,图中用的‘′,那么从根节点到任意一个‘′,那么从根节点到任意一个‘’所经过的边的所有字母表示一个单词。

三、基本操作

A、insert,插入一个单词

1.思路

  从图中可以直观看出,从左到右扫这个单词,如果字母在相应根节点下没有出现过,就插入这个字母;否则沿着字典树往下走,看单词的下一个字母。

  这就产生一个问题:往哪儿插?计算机不会自己选择位置插,我们需要给它指定一个位置,那就需要给每个字母编号。

  我们设数组trie[i][j]=k,表示编号为i的节点的第j个孩子是编号为k的节点。

 什么意思呢?

 这里有2种编号,一种是i,k表示节点的位置编号,这是相对整棵树而言的;另一种是j,表示节点i的第j的孩子,这是相对节点i而言的。

 不理解?看图

 还是单词cat,cash,app,apple,aply,ok 

 我们就按输入顺序对其编第一种号,红色表示编号结果。因为先输入的cat,所以c,a,t分别是1,2,3,然后输入的是cash,因为c,a是公共前缀,所以从s开始编,s是4,以此类推。

注意这里相同字母的编号可能不同

 

 第二种编号,相对节点的编号,紫色表示编号结果。

因为每个节点最多有26个子节点,我们可以按他们的字典序从0——25编号,也就是他们的ASCLL码-a的ASCLL码。

注意这里相同字母的编号相同

 实际上每个节点的子节点都应该从0编到——25,但这样会发现许多事根本用不到的。比如上图的根节点应该分出26个叉。节约空间,用到哪个分哪个。

 这样编号有什么用呢?

回到数组trie[i][j]=k。 数组trie[i][j]=k,表示编号为i的节点的第j个孩子是编号为k的节点。

那么第二种编号即为j,第一种编号即为i,k

2、代码

复制代码

void insert()//插入单词s
{
    len=strlen(s);//单词s的长度
    root=0;//根节点编号为0
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        int id=s[i]-'a';//第二种编号
        if(!trie[root][id])//如果之前没有从root到id的前缀 
                    trie[root][id]=++tot;//插入,tot即为第一种编号
        root=trie[root][id];//顺着字典树往下走
    }
}

复制代码

B、search,查找

查找有很多种,可以查找某一个前缀,也可以查找整个单词。

再次我们以查找一个前缀是否出现过为例讲解

1、思路

  从左往右以此扫描每个字母,顺着字典树往下找,能找到这个字母,往下走,否则结束查找,即没有这个前缀;前缀扫完了,表示有这个前缀。

2、代码

 

bool find()
{
    len=strlen(s);
    root=0;//从根结点开始找
    for(int i=0;s[i];i++)
    {
        int x=s[i]-'a';//
        if(trie[root][x]==0)   return false;//以root为头结点的x字母不存在,返回0 
        root=trie[root][x];//为查询下个字母做准备,往下走 
    }
    return true;//找到了
}

 

3、如果是查询某个单词的话,我们用bool变量 v[i]表示节点i是否是单词结束的标志。

    那么最后return的是v[root],所以在插入操作中插入完每个单词是,要对单词最后一个字母的v[i]置为true,其他的都是false

4、如果是查询前缀出现的次数的话,那就在开一个sum[],表示位置i被访问过的次数,

   那么最后return的是sum[root],插入操作中每访问一个节点,都要让他的sum++

   这里前缀的次数是标记在前缀的最后一个字母所在位置的后一个位置上。

  比如:前缀abc出现的次数标记在c所在位置的后一个位置上,

 

四、完整代码

1、查询是否出现

复制代码

/*
  trie tree的储存方式:将字母储存在边上,边的节点连接与它相连的字母 
  trie[rt][x]=tot:rt是上个节点编号,x是字母,tot是下个节点编号 
*/ 
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define maxn 2000010
using namespace std;
int tot=1,n;
int trie[maxn][26];
//bool isw[maxn];查询整个单词用
void insert(char *s,int rt)
{
    for(int i=0;s[i];i++)
    {
        int x=s[i]-'a';
        if(trie[rt][x]==0)//现在插入的字母在之前同一节点处未出现过 
        {
            trie[rt][x]=++tot;//字母插入一个新的位置,否则不做处理 
        }
        rt=trie[rt][x];//为下个字母的插入做准备  
    }
    /*isw[rt]=true;标志该单词末位字母的尾结点,在查询整个单词时用到*/
}
bool find(char *s,int rt)
{
    for(int i=0;s[i];i++)
    {
        int x=s[i]-'a';
        if(trie[rt][x]==0)return false;//以rt为头结点的x字母不存在,返回0 
        rt=trie[rt][x];//为查询下个字母做准备 
    }
    return true;
    //查询整个单词时,应该return isw[rt] 
}
char s[22];
int main()
{
    tot=0;
    int rt=1;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>s;
        insert(s,rt);
    }
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>s;
        if(find(s,rt))printf("YES\n");
        else printf("NO\n");
    }
    return 0;
}

 

2、查询前缀出现次数

 数组模拟

 指针写法

五、模板题

hud 1251 统计难题 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1251

codevs 4189 字典 http://codevs.cn/problem/4189/

Trie树 Trie树 文章目录Trie树一、什么是Trie树1.定义2.基本性质3.优点:4.缺点:5.bit-wise Trie6.压缩Trie1.压缩分支条件:7.外存Trie二、Trie树的基本操作实现1.Trie树的原理2.Trie树的操作1.插入2.查找3.删除3.Trie树的模拟实现 一、什么是Trie树 Trie,又经常叫前缀树,字典树等等。它有很多变种,如后缀树,Radix Tree/Trie,PATRICIA tree,以及bitwise版本的crit-bit tree。当然很多名字的意义其实有 阅读详情

相关推荐

MATLAB实战:手把手教你实现WVD信号分析(附完整代码与避坑指南)

本文通过MATLAB实战,手把手教你实现Wigner-Ville分布(WVD)信号分析。文章提供了从零构建WVD函数的完整代码,并重点解析了使用解析信号、处理交叉项、优化计算效率等关键避坑指南,帮助工程师高效处理非平稳信号,获得高分辨率的时频分析结果。

purple的博客 1081

字典树(Trie/前缀树)

Trie 字典树 前缀树

good good study, day day up! 7868

一文带你看懂SAP-HANA的基本架构与原理

创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥创作不易,希望大家一键三连支持!!!♥♥♥。

丷江南南的博客 5077

【数据结构】字典树TrieTree图文详解

问题引入 现在,我给你n个单词,然后进行q次询问,每一次询问一个单词b,问你b是否出现在n个单词中,你会如何去求呢? 暴力搜索?但是我们如果这么做的话时间复杂度一下就高上去了。大家都是成熟的ACMer了,不要再惦记着暴力的方法啦,要优雅。 你想想,问题的描述像不像查字典的操作?你平时是怎么查字典的?想想看? 如果你要在字典中查找单词“Avalon”,你是不是先找到首字母为‘A’的部分,然后再找第二个单词为‘V’的部分······最后,你可能可以找到这个单词,当然,也有可能这本词典并没有这个单词。 你想想看,

qq_49688477的博客 5万+

华为AR3260路由器NAT回流配置实战:从WEB界面到命令行的完整避坑指南

本文详细解析了华为AR3260路由器NAT回流(Hairpin NAT)的配置原理与实战方法。针对内网用户无法通过公网地址访问内部服务器的常见问题,文章不仅剖析了WEB界面配置的常见报错原因,更提供了清晰、可靠且一劳永逸的命令行(CLI)配置方案与排错指南,帮助企业网络工程师彻底解决内外网访问不一致的难题。

u6v7w8x的博客 874

从零到一:KUKA机械臂与ROS的工业级通讯协议深度解析

本文深度解析KUKA机械臂与ROS的工业级通讯协议,重点对比EKI与RSI两种核心接口的技术特点与应用场景。详细介绍了网络架构设计、数据包解析机制及ROS-I集成方法,并提供实时性能优化与故障排除策略,为工程师实现高可靠性工业自动化集成提供完整解决方案。

2a4s6d8f0g的博客 296

Trie(字典树/前缀树)

字典树/前缀树

weixin_45746505的博客 3548

【OpenClaw企业级智能体实战】第13篇:1+N架构实战!OpenClaw多Agent数字员工军团搭建指南(含完整配置+路由策略+代码落地)

单Agent因“记忆负担重、Token消耗高、响应不精准”已难以满足复杂场景需求,而多Agent团队通过“1个编排者+N个执行者”的分工协作模式,能让效率提升300%以上。本文基于OpenClaw 2026稳定版,结合阿里云开发者社区实战案例,从核心认知、准备工作、实操流程、协作机制、安全配置五大维度,完整拆解多Agent团队搭建全流程。文中包含可直接复制执行的代码、详细配置模板、路由策略设置及常见问题排查,新手可在1-2小时内落地属于自己的“数字员工”军团,覆盖内容创作、技术支持、多平台运营等多场景。

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 745

【图解算法】模板+变式——带你彻底搞懂字典树(Trie树)

  啥是字典树? 【字典树】(Trie Tree) 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)。 它的优点是: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。                                                     ——百度 · 百科 so?所以到底什么是字典树?   还好,它还有其他的名字,更能表述出它的实质: 前缀树、单词查找树 &nbs

丧心病狂Loli控的博客 2万+

osgearth添加经纬度网格,并显示鼠标所指经纬高度信息

一、代码 osgearth官方例子 #include <osg/Notify> #include <osgGA/StateSetManipulator> #include <osgViewer/Viewer> #include <osgViewer/ViewerEventHandlers> #include <osgEarth/MapNode> #include <osgEarthUtil/EarthManipulator> #

ljjjjjjjjjjj的博客 3564

SAP_MM模块采购订单显示含税价&不含税简介

不含税价(Net Price):基础商品价格,不包含税金。含税价(Gross Price):基础价格加上适用税金后的总价。在SAP中,采购订单通常以不含税价为基础,通过配置税码和定价方案,系统会自动计算含税总价。

我小时候很黑的博客 2303

【数据结构】 字典树

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。

这里是阿安的博客 2236

大疆RoboMaster嵌入式面试,电机FOC调不出来当场走人

摘要:大疆RoboMaster嵌入式工程师面试以实战能力著称,重点考察FreeRTOS任务调度、FOC电机控制和CAN总线三大核心技能。FreeRTOS部分涉及优先级调度、栈溢出排查及信号量与互斥锁的区别;FOC控制要求现场编写电流环代码,并解释Clarke/Park变换原理;CAN总线则关注仲裁机制、CANopen协议应用及错误帧排查方法。面试强调工程实践,需具备STM32开发经验,建议搭建实际环境进行练习。该岗位被誉为"硬件版修罗场",充分体现大疆对实际开发能力的严格要求。

郑伟强dev的专栏 150

【图解算法】Trie树

Trie树,字符串查找树

就爱摆烂 5160

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

Trie树总结

关于Trie树的总结

weixin_55851276的博客 898

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

Trie树(压缩Trie树及Double-Array Trie)

 又称字典树或者前缀树,一种用于快速检索的多叉树结构;英文字母的Trie树为26叉树,数字的Trie树为10叉树;All the descendants of a node have a common prefix of the sequence associated with that node, and the root is associated with the empty sequen

Aiphis的博客 3624

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

trie树简介

本博客(http://blog.youkuaiyun.com/livelylittlefish )贴出作者(阿波)相关研究、学习内容所做的笔记,欢迎广大朋友指正! Content 1. trie基础 (1) 是什么? (2) 性质 (3) 应用 (4) 优点 2. 一

学习,思考,记录,分享。 5801

算法——Trie 树

Trie 树通过共享前缀的特性,在字符串匹配、前缀搜索等场景中表现优异,尤其适合需要频繁前缀匹配的应用(如输入法、搜索引擎)。但其空间开销较大,实际使用时需结合具体需求权衡利弊。)是一种高效处理字符串集合的树形数据结构,核心思想是通过共享公共前缀来优化存储和查询。

oopxiajun博客专栏 1567

Trie树、Radix树

Trie树:概述、基本性质、状态机、应用场景、面试题、实现、代码、缺点; Radix树:概述、Redis实现版本、raxNode、操作(插入、删除、合并)

lonelymanontheway的博客 1586

Trie树;双数组trie树

将原来需要多个数组才能表示的Trie树,使用两个数组就可以存储下来,可以极大的减小空间复杂度。由于用base和check两个数组构成,又称为双数组字典树。具体来说就是使用两个数组base[]和check[]来维护Trie树,base[]负责记录状态,check[]用于检验状态转移的正确性,当check[i]为负值时,表示此状态为字符串的结束。

An_person的博客 820

Trie树分析

Trie树 Trie树介绍 Trie,又称单词查找树或键树,是一种树形结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(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:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。 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

至道 2186
上一篇: Maven根据Profile读取不同配置环境配置文件
下一篇: kafka 分区 leader 选举机制原理
大树叶
博客等级 码龄12年 1171粉丝 664原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值