题目传送门：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1800 很邪恶的发现Trie都可以用STL map水过去~~~ 用STL map做的： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 #include <iostream> #include <map> using namespace std; int n; int main() { while (scanf("%d", &n) != EOF) { [...]
题目传送门：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1075 这题用字典树Trie做很麻烦，用STL map要简单多了。 字典树的讲解； http://www.wutianqi.com/?p=1359 我用字典树做了一个： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 [...]
题目传送门： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1671 这题比 HDOJ 1251 变通了一下。题目没有单纯的考虑计算前缀数，而是考虑是否有前缀，谁是谁的前缀，在这里输入一条语句时，可能前面的语句是这条的前缀，也可能这条是前面某条语句的前缀，所以要分别考虑，这就是在createTrie时注意return标志和findTrie时注意判断标志了。 资料 字典树资料： http://www.wutianqi.com/?p=1359 另外，这题如果对字典树进行动态开辟空间时，最后要释放，否则会MLE而导致悲剧的。 当然，有牛人用静态的也OK了！Orz。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 [...]
题目传送门： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1251 标准的Trie树。 题目没有什么难度，直接套模版就OK了。 资料 字典树资料： http://www.wutianqi.com/?p=1359 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 [...]
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。 Trie的数据结构定义： 1 2 3 4 5 6 7 8 #define MAX 26 typedef struct Trie { Trie *next[MAX]; int v; //根据需要变化 }; Trie *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： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [...]