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。

字典树与字典很相似,当你要查一个单词是不是在字典树中,首先看单词的第一个字母是不是在字典的第一层,如果不在,说明字典树里没有该单词,如果在就在该字母的孩子节点里找是不是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词,有的话用同样的方法继续查找.字典树不仅可以用来储存字母,也可以储存数字等其它数据。
#include <iostream>
using namespace std;
typedef struct Trie{
int v;
Trie *next[26];
}Trie;
Trie root;
//对每一个字符串,从已有的树根节点进行遍历,当节点相同时,该节点的权值(v)加1,
//否则在相应的链表处新添一个节点,且新节点的权值为1.
void createTrie(char *str)
{
int len = strlen(str);
Trie *p = &root, *q;
for(int i=0; i<len; ++i)
{
int id = str[i]-'a';
if(p->next[id] == NULL)
{
q = (Trie *)malloc(sizeof(root));
q->v = 1;
for(int j=0; j<26; ++j)
q->next[j] = NULL;
p->next[id] = q;
p = p->next[id];
}
else
{
p->next[id]->v++;
p = p->next[id];
}
}
}
//查找时从根节点开始遍历要查找的字符串的长度,当该长度遍历完时如最后的节点非空,
//则返回该节点的权值,否则返回0
int findTrie(char *str)
{
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)
return 0;
}
return p->v;
}
//建立根节点,设置根节点的next域
void createroot(Trie *T)
{
T=(Trie *) malloc (sizeof(Trie));
for(int i=0; i<26; ++i)
T->next[i] = NULL;
}
//释放内存
void deleteTrie(Trie *T)
{
int i;
if(T==NULL)
return;
for(i=0;i<26;i++)
{
if(T->next[i]!=NULL)
deleteTrie(T->next[i]);
}
free(T);
}
int main()
{
//freopen("input.txt", "r", stdin);
char str[15];
createroot(&root);
while(gets(str) && str[0]!='\0')
createTrie(str);
memset(str, 0, sizeof(str));
while(scanf("%s", str) != EOF)
{
int ans = findTrie(str);
printf("%d\n", ans);
}
deleteTrie(&root);
return 0;
}