标签：value bsp 匹配 空指针 哈希表 void 指针 blog int
字典树是前缀匹配问题中常用的数据结构，查询速度可以达到O(len)，len为待查序列的长度，但是字典树的空间消耗非常大，对于基于字母表的英文单词，每个节点要存储26个指针指向下一节点，很有可能有不少空的，很浪费。
考虑在节点中用哈希表来存储子节点指针，键值为单个字母，这样对于模式中没有的字母就省掉了空指针的空间，同样可以达到O(1)的选择分支速度。
1 //用map作哈希表 2 class Node 3 { 4 public: 5 bool is_word = false; 6 map<char, Node *> children; 7 ~Node() 8 { 9 for (int i = 0; i < 26; ++i) 10 { 11 if (children.find(‘a‘ + i) != children.end()) delete children[‘a‘ + i]; 12 } 13 } 14 void insert(const string _Word) 15 { 16 Node *p = this; 17 for (int i = 0; i < _Word.size(); ++i) 18 { 19 char curr = _Word[i]; 20 if (p->children.find(curr) == p->children.end()) 21 { 22 p->children.insert(map<char, Node *>::value_type{ curr,new Node() }); 23 } 24 p = p->children[curr]; 25 } 26 p->is_word = true; 27 } 28 bool has_prefix(const string &_Word) 29 { 30 Node *p = this; 31 int i = 0; 32 for (; i < _Word.size(); ++i) 33 { 34 char curr = _Word[i]; 35 if (p->children.find(curr) == p->children.end()) 36 { 37 if (p->is_word)return true; 38 else return false; 39 } 40 else 41 { 42 p = p->children[curr]; 43 } 44 } 45 return false; 46 } 47 };
标签：value bsp 匹配 空指针 哈希表 void 指针 blog int
原文地址：http://www.cnblogs.com/jily/p/6247243.html
