hdu-统计难题

本文介绍了一个使用字典树(Trie)解决单词前缀统计问题的经典案例。通过构建字典树,可以高效地查询以特定字符串为前缀的单词数量,适用于大量单词的快速检索场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),
现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀).

Input
输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串.

注意:本题只有一组测试数据,处理到文件结束.
Output
对于每个提问,给出以该字符串为前缀的单词的数量.
Sample Input

banana
band
bee
absolute
acm

ba
b
band
abc

Sample Output

2
3
1
0

代码分析:字典树学习的入门(模板)题。

	//hdu-统计难题(字典树)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=(1<<19);
int tcnt;
int n;
int dtrie[N][26]; //i表示树节点编号,26表示节点的儿子编号
int sum[N];//统计查询多少次
void dinsert(char s[],int root)
{
	int l=strlen(s);
	for(int i=0;i<l;i++)
	{
		int cn=s[i]-'a';//计算每个对应数值大小
		
		if(!dtrie[root][cn])
			dtrie[root][cn]=++tcnt; 
		sum[dtrie[root][cn]]++;
		root=dtrie[root][cn];
	}
 } 
int query(char s[]){
	int root=0;
	int l=strlen(s);
	for(int i=0;i<l;i++)
	{
		int cn=s[i]-'a';
		if(!dtrie[root][cn]) 
			return 0;
		root=dtrie[root][cn];
	}
	return sum[root];//返回查询的次数,也就是统计的次数
}
int main(){
	//freopen("1.txt","r",stdin);
	char s[11];
	while(gets(s)!=NULL && s[0]!='\0'){
			dinsert(s,0);
	}
	while(gets(s)){
		printf("%d\n",query(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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