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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。
Trie的数据结构定义：
#define MAX 26
typedef struct Trie
{
Trie *next[MAX];
int v; //根据需要变化
};
Trie *root;
next是表示每层有多少种类的数，如果只是小写字母，则26即可，若改为大小写字母，则是52，若再加上数字，则是62了，这里根据题意来确定。
v可以表示一个字典树到此有多少相同前缀的数目，这里根据需要应当学会自由变化。
Trie的查找（最主要的操作）：
(1) 每次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。
这里给出生成字典树和查找的模版：
生成字典树：
void createTrie(char *str)
{
int len = strlen(str);
Trie *p = root, *q;
for(int i=0; i<len; ++i)
{
int id = str[i]-‘0‘;
if(p->next[id] == NULL)
{
q = (Trie *)malloc(sizeof(Trie));
q->v = 1; //初始v==1
for(int j=0; j<MAX; ++j)
q->next[j] = NULL;
p->next[id] = q;
p = p->next[id];
}
else
{
p->next[id]->v++;
p = p->next[id];
}
}
p->v = -1; //若为结尾，则将v改成-1表示
}
接下来是查找的过程了：
int findTrie(char *str)
{
int len = strlen(str);
Trie *p = root;
for(int i=0; i<len; ++i)
{
int id = str[i]-‘0‘;
p = p->next[id];
if(p == NULL) //若为空集，表示不存以此为前缀的串
return 0;
if(p->v == -1) //字符集中已有串是此串的前缀
return -1;
}
return -1; //此串是字符集中某串的前缀
}
对于上述动态字典树，有时会超内存，比如 HDOJ 1671 Phone List，这是就要记得释放空间了：
int dealTrie(Trie* T)
{
int i;
if(T==NULL)
return 0;
for(i=0;i<MAX;i++)
{
if(T->next[i]!=NULL)
deal(T->next[i]);
}
free(T);
return 0;
}
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ZhaoPengkinghold/p/3884251.html
