Trie 树

l        Trie原理

Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。

l        Trie性质

好多人说trie的根节点不包含任何字符信息,我所习惯的trie根节点却是包含信息的,而且认为这样也方便,下面说一下它的性质 (基于本文所讨论的简单trie树)

1.    字符的种数决定每个节点的出度,即branch数组(空间换时间思想)

2.    branch数组的下标代表字符相对于a的相对位置

3.    采用标记的方法确定是否为字符串。

4.    插入、查找的复杂度均为O(len),len为字符串长度

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Trie Trie 的优点举例
已知n个由小写字母构成的平均长度为10的单词,判断其中是否存在某个串为另一个串的前缀子串。下面对比3种方法:
1.    
最容易想到的:即从字符串集中从头往后搜,看每个字符串是否为字符串集中某个字符串的前缀,复杂度为O(n^2)。
2.    
使用hash:我们用hash存下所有字符串的所有的前缀子串。建立存有子串hash的复杂度为O(n*len)。查询的复杂度为O(n)* O(1)= O(n)。
3.    
使用trie:因为当查询如字符串abc是否为某个字符串的前缀时,显然以b,c,d....等不是以a开头的字符串就不用查找了。所以建立trie的复杂度为O(n*len),而建立+查询在trie中是可以同时执行的,建立的过程也就可以成为查询的过程,hash就不能实现这个功能。所以总的复杂度为O(n*len),实际查询的复杂度只是O(len)。
解释一下hash为什么不能将建立与查询同时执行,例如有串:911,911456输入,如果要同时执行建立与查询,过程就是查询911,没有,然后存入9、91、911,查询911456,没有然后存入9114、91145、911456,而程序没有记忆功能,并不知道911在输入数据中出现过。所以用hash必须先存入所有子串,然后for循环查询。
而trie树便可以,存入911后,已经记录911为出现的字符串,在存入911456的过程中就能发现而输出答案;倒过来亦可以,先存入911456,在存入911时,当指针指向最后一个1时,程序会发现这个1已经存在,说明911必定是某个字符串的前缀,该思想是我在做pku上的3630中发现的,详见本文配套的“入门练习”。
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Trie的简单实现(插入、查询)

 #include <iostream>
 using namespace std;
 
 const int branchNum = 26; //声明常量 
 int i;
 
 struct Trie_node
 {
    bool isStr; //记录此处是否构成一个串。
    Trie_node *next[branchNum];//指向各个子树的指针,下标0-25代表26字符
    Trie_node():isStr(false)
    {
        memset(next,NULL,sizeof(next));
    }
};

class Trie
{
public:
    Trie();
    void insert(const char* word);
    bool search(char* word); 
    void deleteTrie(Trie_node *root);
private:
    Trie_node* root;
};

Trie::Trie()
{
    root = new Trie_node();
}

void Trie::insert(const char* word)
{
    Trie_node *location = root;
    while(*word)
    {
        if(location->next[*word-'a'] == NULL)//不存在则建立
        {
            Trie_node *tmp = new Trie_node();
            location->next[*word-'a'] = tmp;
        }    
        location = location->next[*word-'a']; //每插入一步,相当于有一个新串经过,指针要向下移动
        word++;
    }
    location->isStr = true; //到达尾部,标记一个串
}

bool Trie::search(char *word)
{
    Trie_node *location = root;
    while(*word && location)
    {
        location = location->next[*word-'a'];
        word++;
    }
    return(location!=NULL && location->isStr);
}

void Trie::deleteTrie(Trie_node *root)
{
    for(i = 0; i < branchNum; i++)
    {
        if(root->next[i] != NULL)
        {
            deleteTrie(root->next[i]);
        }
    }
    delete root;
}

void main() //简单测试
{
    Trie t;
    t.insert("a");         
    t.insert("abandon");
    char * c = "abandoned";
    t.insert(c);
    t.insert("abashed");
    if(t.search("abashed"))
        printf("true\n");
}

备注:转载于 http://www.cnblogs.com/cherish_yimi/archive/2009/10/12/1581666.html



内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
07-26
### Trie的实现原理 Trie(又称前缀)是一种多叉结构,主要用于高效地处理字符串集合。其核心思想是通过共享字符串的前缀部分来减少存储空间和加快查找速度。每个节点代表一个字符,而从根节点到某一子节点的路径组成一个字符串,表示该字符串的存在。 Trie的节点通常包含以下两个主要属性: - **isKey**:布尔值,标记该节点是否为某个完整字符串的结尾。 - **children**:一个指针数组,指向该节点的子节点。数组的大小通常取决于字符集的大小(例如,对于英文小写字母来说,大小为26)。 Trie的基本操作包括插入、查找和删除: - **插入操作**:从根节点开始,依次匹配字符串中的每个字符。如果字符不存在,则创建新节点。当整个字符串插入完成后,将最后一个节点的`isKey`标记为`true`。 - **查找操作**:从根节点出发,匹配字符串中的每个字符。如果中途字符无法匹配,则说明字符串不存在;如果所有字符都匹配成功,还需检查最后一个节点的`isKey`标志,以确认是否为完整字符串。 - **删除操作**:首先确认字符串是否存在于Trie中,如果存在,则从字符串的最后一个字符开始逐层回溯删除节点,直到遇到共享前缀的字符为止。 以下是一个简单的Trie实现的Java代码示例: ```java class TrieNode { private boolean isKey; // 是否为关键词结尾 private TrieNode[] children; // 子节点指针 public TrieNode() { this.isKey = false; this.children = new TrieNode[26]; // 假设只包含小写字母 } public boolean containsKey(char ch) { return children[ch - 'a'] != null; } public TrieNode get(char ch) { return children[ch - 'a']; } public void put(char ch, TrieNode node) { children[ch - 'a'] = node; } public void setKey(boolean key) { isKey = key; } public boolean isKey() { return isKey; } } public class Trie { private TrieNode root; public Trie() { root = new TrieNode(); } // 插入字符串 public void insert(String word) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char currentChar = word.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { node.put(currentChar, new TrieNode()); } node = node.get(currentChar); } node.setKey(true); } // 查找字符串 public boolean search(String word) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char currentChar = word.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { return false; } node = node.get(currentChar); } return node != null && node.isKey(); } // 检查前缀是否存在 public boolean startsWith(String prefix) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) { char currentChar = prefix.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { return false; } node = node.get(currentChar); } return node != null; } } ``` ### Trie的应用场景 Trie因其高效的前缀匹配特性,在多个领域有着广泛的应用,例如: - **搜索引擎的关键词提示**:用户在搜索框输入时,Trie可以快速提供与输入前缀匹配的关键词建议,提升用户体验[^3]。 - **拼写检查**:Trie可以用于拼写检查工具中,通过查找与输入单词相似的正确拼写来纠正错误。 - **自动补全**:在输入框中,如浏览器地址栏或命令行界面,Trie可以用于自动补全功能,根据用户输入的部分字符提供完整的建议。 - **IP路由**:在网络路由中,Trie可以用于最长前缀匹配问题,快速找到最佳的路由路径。 - **词典实现**:Trie可以用于构建高效的词典系统,支持快速的单词插入、查找和删除操作。 由于Trie的高效性,它在处理大量字符串数据时表现尤为出色。然而,Trie并不是所有场景下的最优选择。对于动态集合数据的查找,散列表或红黑可能更为合适。Trie的优势在于其前缀匹配能力,因此更适合于需要频繁进行前缀匹配查询的场景[^3]。 ### 相关问题 1. Trie与哈希表相比有哪些优缺点? 2. 如何优化Trie以减少内存占用? 3. Trie在拼写检查中的具体实现方式是什么? 4. Trie如何支持通配符匹配? 5. Trie能否支持中文字符的处理?如果可以,如何实现?
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