Massive Algorithms: hdu 1251 统计难题 Trie树的应用

https://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/10/12/2208098.html

Ignatius最近遇到一个难题,老师交给他很多单词(只有小写字母组成,不会有重复的单词出现),现在老师要他统计出以某个字符串为前缀的单词数量(单词本身也是自己的前缀).

Input

输入数据的第一部分是一张单词表,每行一个单词,单词的长度不超过10,它们代表的是老师交给Ignatius统计的单词,一个空行代表单词表的结束.第二部分是一连串的提问,每行一个提问,每个提问都是一个字符串.

注意:本题只有一组测试数据,处理到文件结束.

Output

对于每个提问,给出以该字符串为前缀的单词的数量.

Sample Input

banana

band

bee

absolute

acm

ba

b

band

abc

Sample Output

2

3

1

0

题意很明确:先给出若干个字符序列{s1,s2,....sn}，然后对于字符串s，求算在{s1,s2,s3...sn}中有多少字符序列是以s为前缀的。很容易想到直接将{s1,s2,s3...sn}用数组存储下来，然后逐个匹配，其时间复杂度为O(n*len(s))。经过尝试，严重超时。因此必须采用其它方法，对于公共前缀的匹配，Trie树无疑是不错的选择。因此，采用Trie树去实现，复杂度便下降至O(len(s))。

https://www.cnblogs.com/1pha/p/8719248.html

一道字典树的裸题, 对于单词只有小写字母的情况, 字典树相当于一颗 26 叉树, 每个节点的构成是这样的

struct Trie {
    // ARRSIZE个指向孩子节点的指针
    Trie* next[ARRSIZE];
    int cnt;
    Trie() {
        for(int i = 0; i < ARRSIZE; i++)
            next[i] = 0;
        // 注意, 此处是统计以父亲节点为结尾的前缀个数.
        cnt = 0;
    }
};

主要操作有插入和查询节点

插入

按位寻找字母所代表的下标在next 数组中的值是否为空.

若为空, 则创建新的节点.
将指针移向下标所指节点, 进行 cnt++ 操作

重复第一步操作, 直至遍历完成整个需要插入的字符串;

void insertWord(Trie* root, string str) {
    Trie* p = root;
    for(int i = 0; i < str.size(); i++) {
        int index = (str[i] - 'a');
        if(!p->next[index]) {
            p->next[index] = new Trie();
        }
        p = p->next[index];
        p->cnt++;
    }
}

查询

对于查询前缀操作, 需要注意的一点是 查询的前缀可能根本不存在

代码如下

int searchPrefix(Trie* root, string str) {
    Trie* pCrawl = root;
    for(int i = 0; i < str.size(); i++) {
        int index = str[i] - 'a';
        pCrawl = pCrawl->next[index];
        //和上一句的顺序很重要
        if(pCrawl == NULL)
            return 0;
    }
    return pCrawl->cnt;
}

此处需要特别注意 pCrawl 和 pCrawl->next[index] 的检查方法, 对于样例中的 abc 来说, 由于输入中 abs 是存在 的, 因此指向 b 的儿子 的是不为空的, 但 pCrwal->next['c' - 'a'] 的值为NULL. 由于字符c 在串的最后一个, 所以会造成 return NULL->cnt 的错误

struct Trie {
    Trie* next[ARRSIZE];
    int cnt;
    Trie() {
        for(int i = 0; i < ARRSIZE; i++)
            next[i] = 0;
        cnt = 0;
    }
};
void insertWord(Trie* root, string str) {
    Trie* p = root;
    for(int i = 0; i < str.size(); i++) {
        int index = (str[i] - 'a');
        if(!p->next[index]) {
            p->next[index] = new Trie();
        }
        p = p->next[index];
        p->cnt++;
    }
}
int searchPrefix(Trie* root, string str) {
    Trie* pCrawl = root;
    for(int i = 0; i < str.size(); i++) {
        int index = str[i] - 'a';
        pCrawl = pCrawl->next[index];
        //和上一句的顺序很重要
        if(pCrawl == NULL)
            return 0;
    }
    return pCrawl->cnt;
}
int main() {
    Trie* root = new Trie();
    while(true) {
        string str; getline(cin, str);
        if(str == "")
            break;
        insertWord(root, str);
    }
    string str;
    while(cin >> str) {
        cout << searchPrefix(root, str) << endl;
    }
    return 0;
}

hdu 1251 统计难题 Trie树的应用

插入

查询

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