字典树（支持大小写）

最新推荐文章于 2024-02-21 08:27:25 发布
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#string #struct #null #include

本文介绍了如何使用C语言实现字典树结构，包括初始化、插入字符串和按字典顺序打印字符串。此外，还提供了查询功能，能搜索字典树中是否存在特定字符串。

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

关于字典树节点数组大小问题
Dch19990825的博客
02-08 1614
问题描述 对于分支数为www的字典树(前缀树)，插入nnn个字符串，每个字符串长度最大mmm，那么字典树节点数组需要开多大合适？（使用静态开辟空间，排除vector等动态开辟空间的方法） 结论 令k=⌊logwn⌋k=\lfloor log_{w}n \rfloork=⌊logw​n⌋，那么数组大小totle=w(wk−1)/(w−1)+(m−k)∗n≤w∗(n−1)w−1+(m−k)∗ntotl...
字典树入门小结
Must so
08-16 1053
一、基础知识： 树状结构保存字符串，查找快，判断前缀快。 建Trie树：逐一把每则单词的每个字母插入Trie。插入前先看前缀是否存在。如果存在，就共享，否则创建对应的节点和边 struct Trie { int num; Trie *nx[N]; }; num记录该前缀出现的次数，N是分支数，比如小写字母构成的单词的树N就是26，二进制的01编码N就是2 具体建树代码： Trie
字典树
zyj520401的专栏
09-25 949
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
字典树(Trie树)详解
功不成身已退的博客
05-14 735
字典树(Trie树)  字典树，又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串，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，最大限度的减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 它有三个基本性质，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，从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为
前缀树
weixin_45534841的博客
03-29 140
什么是前缀树？ 前缀树的结构其实算是比较简单的，因为它没有像红黑树、B树、B+树那样需要达到“平衡”的规则。前缀树的每个节点存放一个数组和当前节点存放的字母，数组的长度取决于你存放在前缀树中的字符串中的字符种数。比如我存放只包含小写字母的字符串，那么我的数组26的长度就够了，如果包含大小写的字母，那就52的长度，数组中每个位置存放下个节点的路径。 示例 现在我们就把"bob",“alice”,“alen”,“ale”,"boob"这几个字符串存入一个前缀树。 首先存入"bob",每层的数组里都只有一个位置里
golang-- 字典树
hello_bravo_的博客
07-31 638
一.前言 看了百度团队在 infoq 上发表的一篇【如何在秒级完成词表匹配】(https://xie.infoq.cn/article/97b2df7e41456335627ce4cd4)的文章，文章业务背景介绍的很清楚，里面有提到字典树，看到结构图我能明白工作原理，但是总感觉自己处于一种懂与不懂的半懂状态，希望通过写这篇文章我能彻底将字典树闹明白。 二.介绍 概念 字典树是一个存储字符串的树，一个节点的最大子节点数等于字母表的大小。支持在 O(L)时间内的搜索，插入和删除操作，L 是键的长度。 应用场景
【C++】字典树
__皮娃__的博客
07-20 1545
文章目录前言简介 前言 这是唯一一个我到现在写了的不能做A+B的数据结构，如能，还请神犇指教…… 想一想，百度的数据总量早已超过1TB=1024GB=1048576MB1TB=1024GB=1048576MB1TB=1024GB=1048576MB，是怎么为你迅速地查出来字典树的？当然是使用字典树。 简介 这是一棵字典树的图片： 在这个字典树中有两种点，红点和白点，后面都会解释。 这个字典树中...
字符串学习笔记·哈希（Hash）与字典树（Trie）
Orchidany‘s blog
03-03 1757
这篇博客我打算皮一下qwq，适合初学者阅读（因为讲的是在太细了） 一、首先理解字符串操作的意义： 没意义 emmmmmm其实字符串操作的意义是很浅显的，比如百度的推荐搜索啊，比如查找比对一篇题解里有多少个相同或者不同的脏字然后kkksc03再根据其数量、恶劣程度决定用多大的刀将博主kill掉。。。所以字符串操作很重要啊喂qwq。 再来考虑时间：如果百度对于一个人的一次“常搜”推荐...
CMU15/445 2023 Spring-project0 基于字典树的增删改查
StudyWinter的博客
02-21 778
CMU15/445 2023 Spring-project0 基于字典树的增删改查
基于字典树的简单脏词匹配替换类
06-03
C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的编程语言，它综合了高级语言和低级语言的特点。C++的语法与C语言非常相似，但增加了许多面向对象编程的特性，如类、对象、封装、继承和多态等。这使得C++既保持...
Trie树的实现
思考，思考，再思考~
08-03 6998
一、定义：         Trie，又称字典树，是一种用于快速检索的二十六叉树结构。典型的空间换时间 二、结构图：            三、原理：        Trie把要查找的关键词看作一个字符序列，并根据构成关键词字符的先后顺序检索树结构；         特别地：和二叉查找树不同，在Trie树中，每个结点上并非存储一个元素。 四、性质：        0、利用串的公共
Trie（字典树模板）
HHH_go_的博客
03-12 418
（查找是否纯在前缀） 结构体 Trie 成员函数： void init() 初始化 void insert(char*str) 插入字符串str int query(int s) 从s开始查找是否纯在一个字符串是另一个字符串的前缀//N 字符集大小 如果是数字为10，如果是字母为26，大小写为52 //AIM 字符集最小字符 str
字典树入门详解+一道入门水题
永不止步的博客
08-08 1093
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（引用百度百科） 如下图：字典树的结构定义：typedef struct node{ node *next[26];
Trie数-字典树
qq_60556896的博客
07-03 342
字典树是一个比较神奇的东西。试想如果我们要用程序去存一些字符串，但是相同的字符不能放在不同的空间里面，比如有两个字符串abc，abf，我们发现ab是相同的，就需要我们把他们存在一个数组空间?我们应该怎么做到呢？再来就是为什么叫字典树呢，其实很形象的说明了他的存储方式，就是字典。我们在查字典的时候，都会先查一个单词的首字母，然后在对应的地方继续依次查后面的字母。也就是我们可以利用数组完成这样的存储但是由于一般数组的空间有限，字典树会占据很多的空间，一个abc就占用了3个单位空间，所以在用的时候是需要注意一下数
【AC自动机】HDU - 2896 病毒侵袭（字典树应该开多大的数组？？？）
L_X_
02-06 292
无所谓 慢慢来 迷宫一样的未来
字典树(Trie)——入门篇
Happig的博客
04-25 297
字典树 Trie（字典树）又称前缀树 给出字符串集合：code、cook、five、file、fat，我们设根节点为空节点，那么其Trie树如下所示： 字典树又称前缀树，给出一个字符串集合，我们可以通过公共前缀将整个字符串集合存到一个树形结构中，一旦形成了集合中的字符串，我们只需在树上的相应节点打上标记 存储 我们采用双数组存储的方式，其中Next数组是二维数组，第二维之所以是26是因为每个节点...
Trie 字典树结构
Judith_He的博客
07-18 114
前缀树通常被用来解决字符相关的问题（因此也称为字典树），多数典型问题中，字符为英文字母。其中，2，3动作类似，可以另外给出一个searchPrefix方法，寻找输入的字符串是否在前缀树上，找到则返回最后一个结点，否则返回null。next里面含下一层所有的node（'a',‘b'）next={'a'TrieNode（）,‘b'TrieNode（下一层里面的）}...
F - 大小写切换
辞树
04-14 1706
小明虽然还没有上学，可妈妈很早就教了他很多东西了，数数，认字还有写英文字母他都会了！五岁生日那天妈妈告诉小明他可以玩家里的大电脑了，不过只能用来打字。小明知道，只要学会了打字，他就可以跟表姐一样用电脑跟外国人说话聊天了，这样还能跟科学家舅舅说话呢，所以小明很勤奋的熟悉着键盘，一个键一个键的问妈妈那是做什么的。一个月后，小明可以看着那个接在电脑上的“电视”然后按照顺序打出“电视”上画出的英文字母了。小
字典树概念与题型解析
程序员吴师兄的博客
10-15 282
点击蓝色“五分钟学算法”关注我哟加个“星标”，天天中午 12:15，一起学算法作者 |P.yh来源 | 五分钟学算法这次讲一个不经常被人提起的数据结构 - 字典树，虽说...
字典树c++
最新发布
03-30
<think>好的，我现在需要处理用户关于C++实现字典树的查询。用户已经提供了一些参考引用，我需要结合这些资料来生成回答和相关问题。首先，我要确认用户的具体需求：他们需要C++字典树的实现示例、数据结构说明以及相关代码。 首先，我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都涉及C++中字典树的实现和应用。特别是引用[4]给出了一个结构图，并详细描述了字典树的基本性质，比如根节点不含字符，每个节点代表一个字符，路径组成字符串等。引用[1]和[3]提到了插入、查找和前缀查找的操作，适用于自动补全等场景。引用[5]提到了压缩字典树的概念，这可能是一个优化点，但用户主要需求是基础实现，所以暂时可能不需要深入这部分。 接下来，我需要组织回答的结构。用户可能需要一个清晰的示例代码，并解释每个部分的功能。根据引用中的信息，字典树的节点结构通常包含子节点指针数组和一个标记是否是单词结尾的布尔变量。在C++中，可以使用unordered_map或固定大小的数组（比如26个小写字母）来存储子节点。引用[4]中的示例可能使用数组，而引用[1]的C++实现可能使用了类似的方法。 然后，代码示例需要包含插入、查找和前缀查找的功能。根据引用[2]和[3]，这些是基本操作。插入操作遍历字符串的每个字符，如果不存在对应的子节点则创建。查找操作类似，但需要检查最后一个节点是否是单词结尾。前缀查找只需确认路径存在即可，不需要检查是否是单词结尾。 在编写代码时，需要注意内存管理，比如在析构函数中释放子节点。引用[1]中的示例可能有这样的处理。此外，代码应该结构清晰，注释明确，方便用户理解。 在解释部分，需要说明字典树的优点，如高效的字符串检索，时间复杂度与字符串长度相关而非数据集大小，以及应用场景如自动补全。引用[5]提到前缀树的优势，这里可以引用。 生成相关问题方面，应该围绕实现细节、优化、应用场景和与其他数据结构的比较。比如如何优化内存使用（可能涉及压缩字典树，引用[5]），与哈希表的比较，处理不同字符集的方法等。 最后，需要确保所有数学表达式和独立公式符合格式要求，但当前问题不涉及数学公式，可能不需要处理这点。但代码块需要用正确的格式，并单独成段。 总结步骤： 1. 定义TrieNode结构，包含子节点和is_end标志。 2. 实现Trie类，包含插入、搜索、前缀搜索方法。 3. 提供代码示例，并逐部分解释。 4. 解释字典树的特点和应用。 5. 生成相关问题，覆盖实现、优化、应用等方面。</think>### C++字典树实现示例 字典树（Trie）是一种高效的字符串检索数据结构，通过树状结构存储字符路径，支持快速插入、查找和前缀查询。以下是C++实现的核心代码及解析： ```cpp #include <unordered_map> #include <string> class TrieNode { public: std::unordered_map<char, TrieNode*> children; // 子节点映射表 bool is_end; // 标记是否为单词结尾 TrieNode() : is_end(false) {} ~TrieNode() { for (auto& pair : children) { delete pair.second; } } }; class Trie { private: TrieNode* root; public: Trie() : root(new TrieNode()) {} ~Trie() { delete root; } // 插入单词 void insert(const std::string& word) { TrieNode* node = root; for (char c : word) { if (node->children.find(c) == node->children.end()) { node->children[c] = new TrieNode(); } node = node->children[c]; } node->is_end = true; // 标记单词结尾[^4] } // 查找完整单词 bool search(const std::string& word) { TrieNode* node = root; for (char c : word) { if (node->children.find(c) == node->children.end()) { return false; } node = node->children[c]; } return node->is_end; // 需匹配完整单词[^2] } // 查找前缀是否存在 bool startsWith(const std::string& prefix) { TrieNode* node = root; for (char c : prefix) { if (node->children.find(c) == node->children.end()) { return false; } node = node->children[c]; } return true; // 路径存在即可[^3] } }; ``` #### 核心逻辑解析 1. **节点结构**： - `TrieNode`使用`unordered_map`存储子节点，支持动态字符集（如大小写字母、数字等）。 - `is_end`标记路径是否构成完整单词，例如插入`"apple"`后，字符`'e'`对应节点的`is_end`为`true`[^2]。 2. **插入操作**： - 遍历单词字符，逐层构建路径。若字符不存在则新建节点，时间复杂度为$O(L)$（$L$为单词长度）[^3]。 3. **查询操作**： - `search`需验证路径存在且最后一个字符节点标记为单词结尾。 - `startsWith`仅需验证路径存在，适用于自动补全等场景[^5]。 #### 字典树特点 - **高效检索**：查找时间复杂度仅与单词长度相关，与数据集规模无关。 - **空间优化**：通过共享前缀减少存储冗余，例如`"app"`和`"apple"`共享前三个字符路径。 - **应用场景**：拼写检查、输入法提示、IP路由表查询等[^1]。
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