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Trie树-字典查找

时间:2015-09-12 23:32:31      阅读:200      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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描述

小Hi和小Ho是一对好朋友,出生在信息化社会的他们对编程产生了莫大的兴趣,他们约定好互相帮助,在编程的学习道路上一同前进。

这一天,他们遇到了一本词典,于是小Hi就向小Ho提出了那个经典的问题:“小Ho,你能不能对于每一个我给出的字符串,都在这个词典里面找到以这个字符串开头的所有单词呢?

身经百战的小Ho答道:“怎么会不能呢!你每给我一个字符串,我就依次遍历词典里的所有单词,检查你给我的字符串是不是这个单词的前缀不就是了?

小Hi笑道:“你啊,还是太年轻了!~假设这本词典里有10万个单词,我询问你一万次,你得要算到哪年哪月去?”

小Ho低头算了一算,看着那一堆堆的0,顿时感觉自己这辈子都要花在上面了...

小Hi看着小Ho的囧样,也是继续笑道:“让我来提高一下你的知识水平吧~你知道树这样一种数据结构么?”

小Ho想了想,说道:“知道~它是一种基础的数据结构,就像这里说的一样!”

小Hi满意的点了点头,说道:“那你知道我怎么样用一棵树来表示整个词典么?”

小Ho摇摇头表示自己不清楚。

提示一:Trie树的建立

“你看,我们现在得到了这样一棵树,那么你看,如果我给你一个字符串ap,你要怎么找到所有以ap开头的单词呢?”小Hi又开始考校小Ho。

“唔...一个个遍历所有的单词?”小Ho还是不忘自己最开始提出来的算法。

“笨!这棵树难道就白构建了!”小Hi教训完小Ho,继续道:“看好了!”

提示二:如何使用Trie树

提示三:在建立Trie树时同时进行统计!

“那么现在!赶紧去用代码实现吧!”小Hi如是说道

输入

输入的第一行为一个正整数n,表示词典的大小,其后n行,每一行一个单词(不保证是英文单词,也有可能是火星文单词哦),单词由不超过10个的小写英文字母组成,可能存在相同的单词,此时应将其视作不同的单词。接下来的一行为一个正整数m,表示小Hi询问的次数,其后m行,每一行一个字符串,该字符串由不超过10个的小写英文字母组成,表示小Hi的一个询问。

在20%的数据中n, m<=10,词典的字母表大小<=2.

在60%的数据中n, m<=1000,词典的字母表大小<=5.

在100%的数据中n, m<=100000,词典的字母表大小<=26.

本题按通过的数据量排名哦~

输出

对于小Hi的每一个询问,输出一个整数Ans,表示词典中以小Hi给出的字符串为前缀的单词的个数。

样例输入

5
babaab
babbbaaaa
abba
aaaaabaa
babaababb
5
babb
baabaaa
bab
bb
bbabbaab

样例输出

1
0
3
0
0


import java.util.Scanner;

public class Main {
    static class TrieNode {
        boolean isWord;
        int count;
        TrieNode[] next=new TrieNode[26];

        public TrieNode() {
            isWord = false;
            count = 0;
        }
    }
    // 插入单词
    public static void insert(String str,TrieNode root) {
        char[] strArr = str.toCharArray();
        TrieNode temp = root;
        for (int i = 0; i < strArr.length; i++) {
            if (temp.next[strArr[i] - ‘a‘] == null) {
                // 子树为空
                TrieNode newNode = new TrieNode();
                temp.next[strArr[i] - ‘a‘] = newNode;
            }
            temp.count++;
            temp = temp.next[strArr[i] - ‘a‘];
        }
        temp.isWord=true;
    }

    // 检索单词的个数
    public static int query(String str,TrieNode root) {
        TrieNode temp=root;
        char[] strArr=str.toCharArray();
        int length=strArr.length;
        for(int i=0;i<length;i++){
            if(temp.next[strArr[i]-‘a‘]==null){
                //没有该索引
                return 0;
            }else
                temp=temp.next[strArr[i]-‘a‘];
        }
        return temp.count;
    }

    public static void main(String[] args) {

        TrieNode root=new TrieNode();
        Scanner scanner=new Scanner(System.in);
        int[] ans = null;
            int dataRecordNum=scanner.nextInt();
            while(dataRecordNum>=1){
                insert(scanner.next(), root);
                dataRecordNum--;
            }
            int testRecordNum=scanner.nextInt();
            //保存结果的数组,长度为testRecordNum
            ans=new int[testRecordNum];
            while(testRecordNum>=1){
                ans[5-testRecordNum]=query(scanner.next(), root);
                testRecordNum--;
            }
        for(int i=0;i<ans.length;i++){
            System.out.println(ans[i]);
        }
        
    }
    
}

 

Trie树-字典查找

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原文地址:http://www.cnblogs.com/NeilLing/p/4803757.html

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