trie树(字典树)

  一：Trie的简单实现(插入、查询)

Trie,又称字典树、单词查找树,是一种树形结构，用于保存大量的字符串。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间。

 1
 2#include <iostream>
 3using namespace std;
 4
 5const int branchNum = 26; //声明常量 
 6int i;
 7
 8struct Trie_node
 9{
10    bool isStr; //记录此处是否构成一个串。
11    Trie_node *next[branchNum];//指向各个子树的指针,下标0-25代表26字符
12    Trie_node():isStr(false)
13    {
14        memset(next,NULL,sizeof(next));
15    }
16};
17
18class Trie
19{
20public:
21    Trie();
22    void insert(const char* word);
23    bool search(char* word); 
24    void deleteTrie(Trie_node *root);
25private:
26    Trie_node* root;
27};
28
29Trie::Trie()
30{
31    root = new Trie_node();
32}
33
34void Trie::insert(const char* word)
35{
36    Trie_node *location = root;
37    while(*word)
38    {
39        if(location->next[*word-'a'] == NULL)//不存在则建立
40        {
41            Trie_node *tmp = new Trie_node();
42            location->next[*word-'a'] = tmp;
43        }    
44        location = location->next[*word-'a']; //每插入一步，相当于有一个新串经过，指针要向下移动
45        word++;
46    }
47    location->isStr = true; //到达尾部,标记一个串
48}
49
50bool Trie::search(char *word)
51{
52    Trie_node *location = root;
53    while(*word && location)
54    {
55        location = location->next[*word-'a'];
56        word++;
57    }
58    return(location!=NULL && location->isStr);
59}
60
61void Trie::deleteTrie(Trie_node *root)
62{
63    for(i = 0; i < branchNum; i++)
64    {
65        if(root->next[i] != NULL)
66        {
67            deleteTrie(root->next[i]);
68        }
69    }
70    delete root;
71}
72
73void main() //简单测试
74{
75    Trie t;
76    t.insert("a");         
77    t.insert("abandon");
78    char * c = "abandoned";
79    t.insert(c);
80    t.insert("abashed");
81    if(t.search("abashed"))
82        printf("true\n");
83}

二：下面是另外的一种实现

Trie,又称字典树、单词查找树,是一种树形结构，用于保存大量的字符串。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间。相对来说,Trie树是一种比较简单的数据结构.理解起来比较简单,正所谓简单的东西也得付出代价.故Trie树也有它的缺点,Trie树的内存消耗非常大.当然,或许用左儿子右兄弟的方法建树的话,可能会好点.

其基本性质可以归纳为：
1. 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。 
2. 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。 
3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

其基本操作有:查找 插入和删除,当然删除操作比较少见.我在这里只是实现了对整个树的删除操作,至于单个word的删除操作也很简单.

搜索字典项目的方法为：

(1) 从根结点开始一次搜索；

(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；

(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。

(4) 迭代过程……

(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。
其他操作类似处理.

/*
Name: Trie树的基本实现 
Author: MaiK 
Description: Trie树的基本实现 ,包括查找 插入和删除操作(卫星数据可以因情况而异) 
*/
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;

const int sonnum=26,base='a';
struct Trie
{
    int num;//to remember how many word can reach here,that is to say,prefix
    bool terminal;//If terminal==true ,the current point has no following point
    struct Trie *son[sonnum];//the following point
};
Trie *NewTrie()// create a new node
{
    Trie *temp=new Trie;
    temp->num=1;temp->terminal=false;
    for(int i=0;i<sonnum;++i)temp->son[i]=NULL;
    return temp;
}
void Insert(Trie *pnt,char *s,int len)// insert a new word to Trie tree
{
    Trie *temp=pnt;
    for(int i=0;i<len;++i)
    {
        if(temp->son[s[i]-base]==NULL)temp->son[s[i]-base]=NewTrie();
        else temp->son[s[i]-base]->num++;
        temp=temp->son[s[i]-base];
    }
    temp->terminal=true;
}
void Delete(Trie *pnt)// delete the whole tree
{
    if(pnt!=NULL)
    {
        for(int i=0;i<sonnum;++i)if(pnt->son[i]!=NULL)Delete(pnt->son[i]);
        delete pnt; 
        pnt=NULL;
    }
}
Trie* Find(Trie *pnt,char *s,int len)//trie to find the current word
{
    Trie *temp=pnt;
    for(int i=0;i<len;++i)
        if(temp->son[s[i]-base]!=NULL)temp=temp->son[s[i]-base];
        else return NULL;
    return temp;
}