『算法-ACM竞赛-数据结构-字典树』信息竞赛进阶指南--Tire树

『算法-ACM 竞赛-数据结构-字典树』信息竞赛进阶指南–Tire 树

主要不是讲实现,是分享代码!
啥是字典树:
Trie 树,即字典树,又称单词查找树或键树,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和排序大量的字符串(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:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。

Trie 的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。

它有 3 个基本性质:

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。
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。
每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
详细的讲解https://blog.csdn.net/ts173383201/article/details/7858598

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
// 假设字符串由小写字母构成
int trie[SIZE][26], tot = 1;

// Trie的插入
void insert(char* str) {
int len = strlen(str), p = 1;
for (int k = 0; k < len; k++) {
int ch = str[k]-'a';
if (trie[p][ch] == 0) trie[p][ch] = ++tot;
p = trie[p][ch];
}
end[p] = true;
}

// Trie的检索
bool search(char* str) {
int len = strlen(str), p = 1;
for (int k = 0; k < len; k++) {
p = trie[p][str[k]-'a'];
if (p == 0) return false;
}
return end[p];
}
JAVA

『算法-ACM竞赛-数据结构-字典树』信息竞赛进阶指南--Tire树
https://chiamzhang.github.io/2024/06/29/『算法-ACM竞赛-数据结构-字典树』信息竞赛进阶指南--Tire树/
Author
Chiam
Posted on
June 29, 2024
Licensed under
Powered By Valine
v1.5.1