trie树及其优化

trie树，即字典树，是一种基于多字符串匹配的数据结构，该结构由根开始向下走到底，其中由跟到叶节点的一条路径组成了一个字符串。

其匹配的是到目标字符ch2位置，从ch2之前的某个字符ch1开始ch1....ch2为一种目标字符串。

//主要代码包含4部分,trie node部分  初始化和删除部分  插入 寻找
struct Node
{
	char* val;
	Node *next[26];
	Node()
	{
	    for(int i=0;i<26;i++)
            next[i]=NULL;
        val=NULL;
    }
};

struct Trie
{
	Node *root;
	Trie(){root=newNode();}
	void init(){del(root);root = newNode();}
	Node *newNode(){return new Node;}   //初始化结点
	inline int idx(char c){return c - 'a';}

	void insert(char *s, char *v)
	{
		Node *u=root;
		int len=strlen(s);
		for(int i=0;i<len;i++)
        {
			int c=idx(s[i]);
			if(u->next[c]==NULL)
				u->next[c]=newNode();
			u=u->next[c];
		}                 //构建到最后进行赋值
		u->val=new char[11];
		strcpy(u->val,v);
	}

	void find(char *s)
	{
		Node *u=root;
		int len=strlen(s);
		for(int i=0;i<len;i++)
        {
			int c=idx(s[i]);
			if(u->next[c]==NULL)
            {
				printf("%s", s);
				return;
			}
			u=u->next[c];
		}
		if(u->val)
			printf("%s",u->val);
		else
			printf("%s",s);
	}

	void del(Node *rt)  //dfs递归删除结点
	{
		if(rt==NULL)
			return;
		for(int i=0;i<26;i++)
			if(rt->next[i])
				del(rt->next[i]);
		delete rt->val;
		delete rt;
	}
};
Trie trie;

数组优化

struct node
{
    bool exist;
    int next[12];
    node()
    {
        exist=0;
        memset(next,0,sizeof(next));
    }
};
struct Trie
{
    int tot;
    node trie[100005];
    Trie(){tot=1;memset(trie,0,sizeof(trie));}
    void init(){tot=1;memset(trie,0,sizeof(trie));}
    inline int idx(char c){return c-'0';}

    bool insert(char *s)  //插入字符串建树
    {
        int u=1;
        int len=strlen(s);
        for(int i=0;i<len;i++)
        {
            int c=idx(s[i]);
            if(trie[u].next[c]==0)trie[u].next[c]=++tot;
            u=trie[u].next[c];
        }
        trie[u].exist=true;
    }
}trie;

左儿子右兄弟优化

结构体实现

struct node
{
    node* child;
    node* bro;
    char ch;
    int val;
    node(){child=NULL;bro=NULL;ch=0;val=0;}
};

struct Trie
{
    node* root;
    Trie(){root=newnode();}
    node* newnode(){return new node();}
    //void init(){root=newnode();}
    void init(){del(root);root=newnode();}
    //inline int idx(char c){return c-'a';}
    inline int idx(char c){return c;}
    void del(node* rt)
    {
        if(rt==NULL)
            return;
        del(rt->child);
        del(rt->bro);
        delete rt;
    }
    void insert(char *s)
    {
        int len=strlen(s);
        node* u=root;
        for(int i=0;i<=len;i++)
        {
            int c=idx(s[i]);
            node* tmp=u;
            for(tmp=tmp->child;tmp;tmp=tmp->bro)   //遍历右兄弟 寻找目标c
                if(tmp->ch==c)
                    break;
            if(tmp==NULL)        //如果没找到，则建立一个结点连接到u->child上
            {
                tmp=newnode();
                tmp->bro=u->child;
                u->child=tmp;
                tmp->ch=c;
            }
            u=tmp;
        }
    }
    int query(char *s)
    {
        int len=strlen(s);
        node* u=root;
        for(int i=0;i<=len;i++)
        {
            int c=idx(s[i]);
            node* tmp=u;
            for(tmp=tmp->child;tmp;tmp=tmp->bro)   //遍历右兄弟 寻找目标c
                if(tmp->ch==c)
                    break;
            if(tmp==NULL)        //如果没找到，则建立一个结点连接到u->child上
            {
                return ;
            }
            else
            {
            }
            u=tmp;
        }
    }
};
Trie trie;

数组实现

struct Node
{
    int child;
    int bro;
    char ch;
    int val;
    Node(){child=bro=-1;ch=0;val=0;}
    void init(){child=bro=-1;ch=0;val=0;}
};

struct Trie
{
	int sz;
	Node node[maxn];
	Trie(){sz=1;node[0].init();}
	void init(){sz=1;node[0].init();}
	//inline int idx(char c){return c-'a';}
	inline int idx(char c){return c;}

	void insert(char *s)
	{
		int len=strlen(s);
		int u=0;
		for(int i=0;i<=len;i++)
		{
		    int c=idx(s[i]);
		    int tmp=u;
		    for(tmp=node[u].child;tmp!=-1;tmp=node[tmp].bro)
		    	if(node[tmp].ch==c)
		    		break;
		    if(tmp==-1)
		    {
		    	tmp=sz++;
		    	node[tmp].init();
		    	node[tmp].bro=node[u].child;
		    	node[u].child=tmp;
		    	node[tmp].ch=c;
		    }
		    u=tmp;
		}
	}
};
Trie trie;

应用

1.Tire树的遍历