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Trie，又经常叫前缀树，字典树等等，是一种多叉树结构。如下图：
只记录小写字母，用pass记录有多少字符串经过该节点，end记录有多少字符串以该节点结尾。
#include <iostream> #include <malloc.h> #include <string> using namespace std; typedef struct node{ int pass; int end; struct node* next[26]; } *trieTree; trieTree init() { trieTree t = (trieTree)malloc(sizeof(node)); for (int i = 0; i < 26; i++) t->next[i] = NULL; for (int i = 0; i < 26; i++) t->next[i] = NULL; t->pass = 0; t->end = 0; return t; } void insert(trieTree T,string s) { node *n = T; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { int index = s[i] - ‘a‘; if (T->next[index] == NULL) { node *t = init(); T->next[index] = t; } T = T->next[index]; T->pass++; } T->end++; } int find(trieTree T, string s) { node *n = T; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { int index = s[i] - ‘a‘; if (T->next[index] == NULL) { return NULL; } T = T->next[index]; } return T->pass; }
#include <iostream> #include <map> #include <string> using namespace std; class node{ public: int pass; int end; map<char,struct node *>m; }; typedef node* trieTree; trieTree init() { trieTree t = new node; //别的很多人可能初始值给的是1，仔细看insert的代码，这里是没错的 t->pass = 0; t->end = 0; return t; } void insert(trieTree T,string s) { for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if (T->m.find(s[i]) == T->m.end()) { node *t = init(); T->m.insert(make_pair(s[i], t)); } T = T->m[s[i]]; T->pass++; } T->end++; } int find(trieTree T, string s) { node *n = T; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if (T->m.find(s[i]) == T->m.end()) { return NULL; } T = T->m[s[i]]; } return T->pass; }
前缀树典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串，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减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。
具体应用主要分为四类：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/czc1999/p/10351808.html
