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Trie树也称字典树,因为其效率很高,所以在在字符串查找、前缀匹配等中应用很广泛,其高效率是以空间为代价的。利用串构建一个字典树,这个字典树保存了串的公共前缀信息,因此可以降低查询操作的复杂度。
下面以单词为例,插入、查找和删除实现
#define MaxN 26 typedef struct TrieNode { bool isStr; //标记是否构成单词 struct TrieNode *next[MaxN]; }Trie; void InsertWords(Trie *root, const char *s) { if(root == NULL || *s == ‘\0‘) return; Trie *p = root; while(*s != ‘\0‘) { if(p->next[*s-‘a‘]==NULL) { Trie *temp = new Trie(); for(int i = 0; i< MaxN; i++) { temp->next[i] = NULL; } temp->isStr = false; p->next[*s-‘a‘] = temp; p = p->next[*s-‘a‘]; } else { p = p->next[*s-‘a‘]; } s++; } p->isStr = true; } int SearchWord(Trie *root, const char *s) { Trie *p = root; while(p != NULL && *s != ‘\0‘) { p = p->next[*s-‘a‘]; s++; } return (p != NULL && p->isStr == true); } void delTrie(Trie *root) { for(int i = 0; i < MaxN; i++) { if(root->next[i] != NULL) delTrie(root->next[i]); } delete root; }
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原文地址:http://www.cnblogs.com/awy-blog/p/3978321.html