字典树

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又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。

字典树与字典很相似,当你要查一个单词是不是在字典树中,首先看单词的第一个字母是不是在字典的第一层,如果不在,说明字典树里没有该单词,如果在就在该字母的孩子节点里找是不是有单词的第二个字母,没有说明没有该单词,有的话用同样的方法继续查找.字典树不仅可以用来储存字母,也可以储存数字等其它数据。

字典树的定义为

#define MAX 26typedef struct tree{    int v;//标记访问过多少次    tree *next[26]l;}tree; tree root;

next是表示每层有多少种类的数，如果只是小写字母，则26即可，若改为大小写字母，则是52，若再加上数字，则是62了，这里根据题意来确定。
v可以表示一个字典树到此有多少相同前缀的数目，这里根据需要应当学会自由变化。

Trie的查找（最主要的操作）：
(1) 每次从根结点开始一次搜索；
(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；
(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。 　　
(4) 迭代过程…… 　　
(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。

这里给出生成字典树和查找的模版：

生成字典树：

void createtree(char *str){   tree *p=&root,*q;//p为指向根节点的指针   int len=strlen(str);   for(int i=0;i<len;i++) {    int id=str[i]-'a';    if(p->next[id]==NULL)  {      q=(tree *)malloc(sizeof(tree));      q->v=1;      for(int i=0;i<26;i++)        q->next[i]=NULL;      p->next[id]=q;      p=p->next[id];  }   else   {         p->next[id]->v++;       p=p->next[id];   } }}

</pre><p>上面的是字典树的建立和定义过程，下面进行的是字典树的查找</p><p></p><pre name="code" class="cpp"></pre><pre name="code" class="cpp">void findtree(char *str){   tree *p=&root;//指针指向根节点   int len=strlen(str);   for(int i=0;i<len;i++)   {       int id=str[i]-'a';        p=p->next[id];<span style="white-space:pre"></span>if(p==NULL)       {           return 0;       }   }    return p->v;}

有些程序中由于对内存要求比较高，因此这时候一般都要进行销毁字典树

int destroytree(tree *t){     int i;    if(t==NULL)  return 0;      for(i=0;i<MAX;i++)     {          if(t->next[i]!=NULL)           destroytree(t->next[i]);     };     free(t);      return 0;}

感谢WUTIANQI