怕以後還要用到 就先轉了~
from 字典樹原理
trie樹就是字典樹，其核心思想就是空間換時間。
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。
from tanky woo的程式人生
又稱單詞查詢樹，trie樹，是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種。典型應用是用於統計，排序和儲存大量的字串（但不僅限於字串），所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。它的優點是：利用字串的公共字首來節約儲存空間，最大限度地減少無謂的字串比較，查詢效率比雜湊表高。
字典樹與字典很相似,當你要查乙個單詞是不是在字典樹中,首先看單詞的第乙個字母是不是在字典的第一層,如果不在,說明字典樹里沒有該單詞,如果在就在該字母的孩子節點裡找是不是有單詞的第二個字母,沒有說明沒有該單詞,有的話用同樣的方法繼續查詢.字典樹不僅可以用來儲存字母,也可以儲存數字等其它資料。
trie的資料結構定義：
#define
max 26
typedef
struct
trie
;
trie
*root;
next是表示每層有多少種類的數，如果只是小寫字母，則26即可，若改為大小寫字母，則是52，若再加上數字，則是62了，這裡根據題意來確定。
v可以表示乙個字典樹到此有多少相同字首的數目，這裡根據需要應當學會自由變化。
trie的查詢（最主要的操作）：這裡給出生成字典樹和查詢的模版：
生成字典樹：
void
createtrie(
char
*str)
else}p
->v =
-1;
//若為結尾，則將v改成-1表示
}接下來是查詢的過程了：
intfindtrie(
char
*str)
return-1
;
//此串是字符集中某串的字首
}對於上述動態字典樹，有時會超記憶體，比如 hdoj 1671 phone list，這是就要記得釋放空間了：
intdealtrie(trie*t)
free(t);
return0;
}
字典樹（講解 模版）
又稱單詞查詢樹，trie樹，是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種。典型應用是用於統計，排序和儲存大量的字串 但不僅限於字串 所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。它的優點是 利用字串的公共字首來節約儲存空間，最大限度地減少無謂的字串比較，查詢效率比雜湊表高。字典樹與字典很相似,當你要查乙個單詞是不是...
Trie樹（字典樹）講解
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Tree字典樹講解
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