演算法 字典樹

trie樹就是字典樹，其核心思想就是空間換時間。

字尾樹 suffix tree:

字典樹作用：

1、查詢單詞是否出現

2、查詢單詞第一次出現位置（在最後乙個字母節點標記第一次出現位置）

3、查詢包含前序的單詞個數（每新增乙個單詞進樹，所經過的節點的計數器加一）

4、將所有單詞按字母次序輸出

舉個簡單的例子。

給你100000個長度不超過10的單詞。對於每乙個單詞，我們要判斷他出沒出現過，如果出現了，第一次出現第幾個位置。

這題當然可以用hash來，但是我要介紹的是trie樹。在某些方面它的用途更大。比如說對於某乙個單詞，我要詢問它的字首是否出現過。這樣hash就不好搞了，而用trie還是很簡單。

現在回到例子中，如果我們用最傻的方法，對於每乙個單詞，我們都要去查詢它前面的單詞中是否有它。那麼這個演算法的複雜度就是o(n^2)。顯然對於100000的範圍難以接受。現在我們換個思路想。假設我要查詢的單詞是abcd，那麼在他前面的單詞中，以b，c，d，f之類開頭的我顯然不必考慮。而只要找以a開頭的中是否存在abcd就可以了。同樣的，在以a開頭中的單詞中，我們只要考慮以b作為第二個字母的……這樣乙個樹的模型就漸漸清晰了……

假設有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii這6個單詞，我們構建的樹就是這樣的。

對於每乙個節點，從根遍歷到他的過程就是乙個單詞，如果這個節點被標記為紅色，就表示這個單詞存在，否則不存在。

那麼，對於乙個單詞，我只要順著他從跟走到對應的節點，再看這個節點是否被標記為紅色就可以知道它是否出現過了。把這個節點標記為紅色，就相當於插入了這個單詞。

這樣一來我們詢問和插入可以一起完成，所用時間僅僅為單詞長度，在這乙個樣例，便是10。

我們可以看到，trie樹每一層的節點數是26^i級別的。所以為了節省空間。我們用動態鍊錶，或者用陣列來模擬動態。空間的花費，不會超過單詞數×單詞長度。

杭電amc 1251 ac code

class

node
bool
root;
void add(string str,list&trie);
int getprenum(string
pre);
};void node::add(string str, list&trie)
father->count++;
father=father->son[str[i]-'a'
];    }
father->count++;
}int node::getprenum(string
pre)
return p->count;
}

字典樹演算法

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trie樹 字典樹 DFA演算法

service public class sensitivewordutil extends timertask return else string strs keyword.split setkeywordset new hashset for string str strs sensitive...