字典树初识

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本文介绍字典树（Trie）的基本概念、结构特点及其在文本搜索、词频统计等场景的应用，并通过一个具体的动物数量统计示例展示了如何使用C++实现字典树。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。

已统计动物数量那题为列

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
#define N 26
typedef struct k
{
   int count;
   k *next[N];
}*Trie;
int M=0;
char a[20];
Trie base;
Trie Creat()
{
   Trie p=(Trie)malloc(sizeof(k));
   for(int i=0;i<N;i++)
   {
       p->next[i]=NULL;
   }
   p->count=0;
   return p;
}
void Insert(char *s)
{
   Trie p=base;
   for(int i=0;i<strlen(s);i++)
   {
       if(p->next[s[i]-'a']==NULL) 如果该分支不存在，则新建该分支
       p->next[s[i]-'a']=Creat();
       p=p->next[s[i]-'a']; 更新p为新建分支
   }
   p->count++; 当单词统计完毕后，该单词的计数加一；
   if(p->count>M) 如果他大于目前的最大值，则更新
   {
       M=p->count;
       strcpy(a,s);
   }
}
int main()
{
   int i,j,n;
   char s[30];
   base=Creat();
   cin>>n;
   while(n--)
   {
       scanf("%s",s);
       Insert(s);
   }
   printf("%s %d\n",s,M);
   return 0;
}