树学习 ---------字典树(Trie Tree)

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本文介绍了Trie树(字典树)的基本概念,它是一种哈希树的变种,常用于搜索引擎的文本词频统计。通过利用字符串的公共前缀,Trie树提高了查询效率。文章详细阐述了Trie树的节点结构、建树和查找的细节,并提供了C语言实现Trie树插入和搜索功能的代码示例。

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

字典树,又称为字母数,前缀树等等,不仅可以存储字符,还可以存储数字等,

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


节点结构:

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