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trie树讲解（转载）

Trie树（转载地址：http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/10/11/2207886.html）

Trie树也称字典树，一种树形结构，是一种哈希树的变种，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。

一.Trie树的原理

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。

下面以英文单词构建的字典树为例，这棵Trie树中每个结点包括26个孩子结点，因为总共有26个英文字母(假设单词都是小写字母组成)。

则可声明包含Trie树的结点信息的结构体:

#define MAX 26

typedef struct TrieNode               //Trie结点声明 
{
    bool isStr;                      //标记该结点处是否构成单词 
    struct TrieNode *next[MAX];      //儿子分支 
}Trie;

其中next是一个指针数组，存放着指向各个孩子结点的指针。

二.Trie树的操作

/*Trie树(字典树) 2011.10.10*/
 
#include <iostream>
#include<cstdlib>
#define MAX 26
using namespace std;
 
typedef struct TrieNode                     //Trie结点声明 
{
    bool isStr;                            //标记该结点处是否构成单词 
    struct TrieNode *next[MAX];            //儿子分支 
}Trie;
 
void insert(Trie *root,const char *s)     //将单词s插入到字典树中 
{
    if(root==NULL||*s=='\0')
        return;
    int i;
    Trie *p=root;
    while(*s!='\0')
    {
        if(p->next[*s-'a']==NULL)        //如果不存在，则建立结点 
        {
            Trie *temp=(Trie *)malloc(sizeof(Trie));
            for(i=0;i<MAX;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;                       //单词结束的地方标记此处可以构成一个单词 
}
 
int search(Trie *root,const char *s)  //查找某个单词是否已经存在 
{
    Trie *p=root;
    while(p!=NULL&&*s!='\0')
    {
        p=p->next[*s-'a'];
        s++;
    }
    return (p!=NULL&&p->isStr==true);      //在单词结束处的标记为true时，单词才存在 
}
 
void del(Trie *root)                      //释放整个字典树占的堆区空间 
{
    int i;
    for(i=0;i<MAX;i++)
    {
        if(root->next[i]!=NULL)
        {
            del(root->next[i]);
        }
    }
    free(root);
}
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    int i;
    int n,m;                              //n为建立Trie树输入的单词数，m为要查找的单词数 
    char s[100];
    Trie *root= (Trie *)malloc(sizeof(Trie));
    for(i=0;i<MAX;i++)
    {
        root->next[i]=NULL;
    }
    root->isStr=false;
    scanf("%d",&n);
    getchar();
    for(i=0;i<n;i++)                 //先建立字典树 
    {
        scanf("%s",s);
        insert(root,s);
    }
    while(scanf("%d",&m)!=EOF)
    {
        for(i=0;i<m;i++)                 //查找 
        {
            scanf("%s",s);
            if(search(root,s)==1)
                printf("YES\n");
            else
                printf("NO\n");
        }
        printf("\n");   
    }
    del(root);                         //释放空间很重要 
    return 0;
}

如给出字符串"abc","ab","bd","dda"，根据该字符串序列构建一棵Trie树。则构建的树如下:

Trie树的根结点不包含任何信息，第一个字符串为"abc"，第一个字母为'a'，因此根结点中数组next下标为'a'-97的值不为NULL，其他同理，构建的Trie树如图所示，红色结点表示在该处可以构成一个单词。很显然，如果要查找单词"abc"是否存在，查找长度则为O(len)，len为要查找的字符串的长度。而若采用一般的逐个匹配查找，则查找长度为O(len*n)，n为字符串的个数。显然基于Trie树的查找效率要高很多。但是却是以空间为代价的，比如图中每个结点所占的空间都为(26*4+1)Byte=105Byte，那么这棵Trie树所占的空间则为105*8Byte=840Byte，而普通的逐个查找所占空间只需(3+2+2+3)Byte=10Byte。

trie树 讲解 （转载）

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