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  • Trie树-字典查找

    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]);
            }
            
        }
        
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/NeilLing/p/4803757.html
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