(一)Trie的简单介绍
Trie树,又称字典树,单词查找树或者前缀树。是一种用于高速检索的多叉树结构,如英文字母的字典树是一个26叉树。数字的字典树是一个10叉树。![](http://img.blog.csdn.net/20150821161104520?</p><p>watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
Trie树,又称字典树,单词查找树或者前缀树。是一种用于高速检索的多叉树结构,如英文字母的字典树是一个26叉树。数字的字典树是一个10叉树。
他的核心思想是空间换时间,空间消耗大可是插入和查询有着非常优秀的时间复杂度。
(二)Trie的定义
Trie树的键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定。一个节点的全部子孙都有同样的前缀(prefix),从根节点到当前结点的路径上的全部字母组成当前位置的字符串。结点能够保存当前字符串、出现次数、指针数组(指向子树)以及是否是结尾标志等等。
typedef struct Trie_Node { char count[15]; //单词前缀出现的次数 struct Trie_Node* next[MAXN]; //指向各个子树的指针 bool exist; //标记结点处是否构成单词 }Trie;
Trie树能够利用字符串的公共前缀来节约存储空间,例如以下图所看到的:
它有3个基本性质:
(1) 根节点不包括字符,除根节点外每个节点都仅仅包括一个字符。
(2) 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点相应的字符串。
(3) 每一个节点的全部子节点包括的字符都不同样。
(三)Trie树的基本操作
(1)插入操作
按下标索引逐个插入字母,若当前字母存在则继续下一个,否则new出当前字母的结点,所以插入的时间复杂度仅仅和字符串的长度n有关,为O(n)。
void Insert(Trie *root, char* s,char *add) { Trie *p=root; while(*s!='