字典树(先把代码存一下,明天比赛,今天想准备下)

本文介绍了一种字典树的数据结构实现方法,并提供了一个具体的C++代码示例。通过该示例,读者可以了解如何使用字典树来存储字符串,并进行高效的查询操作。文章还展示了如何构建字典树以及如何查询字符串的最长公共前缀。

学长给的字典树代码,具体以后找时间理解吧:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define idx(x) (x-'a')
struct Node
{
	int v;
	Node *next[26];		//指向某个节点,作为其子节点之一 
	void init()
	{
		v = 0;		//当前节点有多少人公用
		for (int i = 0 ; i < 26 ; i++)
			next[i] = NULL; 
	}
}Trie[100000];		//事先把内存分配好了 
int ant;		//下一个节点要保存到的位置 
void insert(char str[])
{
	Node *p = &Trie[0];		//现在执行到的节点 
	int l = strlen(str);
	for (int i = 0 ; i < l ; i++)
	{
		if (p->next[idx(str[i])] == NULL)
		{
			p->next[idx(str[i])] = &Trie[ant];
			ant++;
			Trie[ant].init();			//随手初始化下一个节点 
			Trie[ant-1].v = 1;
			p = &Trie[ant-1];
		}
		else
		{
			p->v++;
			p = p->next[idx(str[i])];
		}
	}
}

int Query(char str[])		//char *str
{
	int length = 0;
	Node p = Trie[0];
	int l = strlen(str);
	for (int i = 0 ; i < l ; i++)
	{
		if (p.next[idx(str[i])] == NULL)		//到此节点没有公共前缀的串了
		{
			break;
		}
		else
		{
			length++;
			p = *p.next[idx(str[i])];
		}
	}
	return length;
}

int main()
{
	int n,m;
	char str[20];
	while (~scanf ("%d %d",&n,&m))
	{
		ant = 1;
		Trie[ant].init();
		for (int i = 1 ; i <= n ; i++)
		{
			scanf ("%s",str);
			insert(str);		//建树 
		}
		for (int i = 1 ; i <= m ; i++)
		{
			scanf ("%s",str);		//m次查询,查str的最长公共前缀
			printf ("%d\n",Query(str));
		}
	}
	return 0;
}
/*
3 5
abac
abcd
accc

a
ab
abe
bc
aca


*/












根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation)验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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