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Trie树(字典树)
Trie树是用来快速存储和查找 字符串集合的数据结构。某个字符串集合对应的有根树。树的每条边上对应有恰好一个字符,每个顶点代表从根到该节点的路径所对应的字符串(将所有经过的边上的字符按顺序连接起来)。利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。
基本思想
存储若干字符串(通常样本中的字符较少),然后根据字符串中字符出现的先后顺序建立树,把具有相同前缀的字符串按照其前缀归类在一个分支中,并且需要在字符串的最后一个位置进行标记(表明到此为一个完整的字符串)。
查找时只需要寻找是否有匹配的序列,并且是否已标记结尾即可。
例题 Trie字符串统计
维护一个字符串集合,支持两种操作:
-
I x
向集合中插入一个字符串 x; -
Q x
询问一个字符串在集合中出现了多少次。
共有 N 个操作,输入的字符串总长度不超过 ,字符串仅包含小写英文字母。
输入格式
第一行包含整数 N,表示操作数。
接下来 N 行,每行包含一个操作指令,指令为 I x
或 Q x
中的一种。
输出格式
对于每个询问指令 Q x
,都要输出一个整数作为结果,表示 x 在集合中出现的次数。
每个结果占一行。
数据范围
输入样例:
5
I abc
Q abc
Q ab
I ab
Q ab
输出样例:
1
0
1
code
#include
using namespace std;
const int N = 100010;
// 下标0代表根节点和空节点,cnt用于计数,idx代表当前的节点(和单链表一样)相当于是一个独一无二的递增编号,son[N][26]每个节点最多有26条边(小写英文字母)
int son[N][26], cnt[N], idx;
char str[N];
// 插入
void insert(char str[])
{
int p = 0;// 根节点
// 遍历字符串,cpp中str最后一位是
for(int i = 0; str[i]; i ++)
{
// 映射字母a-z为0-25
int u = str[i] - 'a';
// 若不存在该节点则创建一个
if(!son[p][u]) son[p][u] = ++ idx;
// 走到该子节点
p = son[p][u];
}
cnt[p] ++ ;// 标记该子节点存在的单词个数 记住这里p = son[p][u];
}
// 查询
int query(char str[])
{
int p = 0;
for(int i = 0; str[i]; i++)
{
int u = str[i] - 'a';
if(!son[p][u]) return 0;
p = son[p][u];
}
return cnt[p];
}
int main()
{
//ios::sync_with_stdio(false);
//cin.tie(0);
int n;
scanf("%d", &n);
while(n --)
{
char op[2];
scanf("%s%s", op, str);
if(op[0] == 'I') insert(str);
else printf("%dn", query(str));
}
return 0;
}
关于idx的理解
不管是链表,Trie树还是堆,他们的基本单元都是一个个结点连接构成的,可以成为“链”式结构。这个结点包含两个基本的属性:本身的值和指向下一个结点的指针。按道理,应该按照结构体的方式来实现这些数据结构的,但是做算法题一般用数组模拟,主要是因为比较快。
原来这两个属性都是以结构体的方式联系在一起的,现在如果用数组模拟,如何才能把这两个属性联系起来呢,如何区分各个结点呢?答案是采用idx。
idx的操作总是 idx++
,这就保证了不同的idx值对应不同的结点,这样就可以利用idx把结构体内两个属性联系在一起了。因此,idx可以理解为结点。
idx相当于一个分配器,如果需要加入新的结点就用++idx分配出一个下标,输入字符串的总长度不超过,因此最多会用到个idx。
Trie树中有个二维数组 son[N][26]
,表示当前结点的儿子,如果没有的话,可以等于++idx。Trie树本质上是一颗多叉树,对于字母而言最多有26个子结点。所以这个数组包含了两条信息。比如:son[1][0]=2
表示1结点的一个值为a
的子结点为结点2;如果son[1][0] = 0
,则意味着没有值为a
子结点。这里的son[N][26]
相当于链表中的ne[N]
。当然这里2仅仅是一个节点的编号而已。
参考:https://www.acwing.com/solution/content/5673/>
模板总结
int son[N][26], cnt[N], idx;
// 0号点既是根节点,又是空节点
// son[][]存储树中每个节点的子节点
// cnt[]存储以每个节点结尾的单词数量
// 插入一个字符串
void insert(char *str)
{
int p = 0;
for (int i = 0; str[i]; i ++ )
{
int u = str[i] - 'a';
if (!son[p][u]) son[p][u] = ++ idx;
p = son[p][u];
}
cnt[p] ++ ;
}
// 查询字符串出现的次数
int query(char *str)
{
int p = 0;
for (int i = 0; str[i]; i ++ )
{
int u = str[i] - 'a';
if (!son[p][u]) return 0;
p = son[p][u];
}
return cnt[p];
}
应用 最大异或对
在给定的 N个整数 ,…… 中选出两个进行 (异或)运算(一般异或运算是按位计算的),得到的结果最大是多少?
输入格式
第一行输入一个整数 N。
第二行输入 N 个整数 ~。
输出格式
输出一个整数表示答案。
数据范围
输入样例:
3
1 2 3
输出样例:
3
分析
首先是暴力做法BF :
for (int i = 0; i
异或也可以理解为不进位加法,相同的话异或值为0。Trie树不仅可以存储整数,也可以存储二进制数。而计算机中所有文件都是以二进制的形式保存的,换句话说Trie数可以存储任何文件。异或后最大,这需要寻找出与原数每位不同的数,为保证最大值,需要从最高位开始依次寻找,过程如下所示:
可以不用先全部插入,因为这是有顺序的,避免多次枚举 和 以及 和 的情况。因此可以先查找再插入(可能最开始的情况下要写一个特判,因为最开始没有可以查找的内容),当然也可以先插入再查找(可能存在的问题就是每次自己和自己异或是0,没有意义)。
#include
#include
using namespace std;
// N是整数个数,M是树的总宽度
const int N = 100010, M = 3100010;
int n;
int a[N], son[M][2], idx;
void insert(int x)
{
int p = 0;
for (int i = 30; i >= 0; i -- )
{
// 从高到低依次取每一位
int u = x >> i & 1;
// 没有该节点则插入该节点
if (!son[p][u]) son[p][u] = ++ idx;
// 指针指向下一层
p = son[p][u];
}
}
int query(int x)
{
int p = 0, res = 0;
for (int i = 30; i >= 0; i -- )
{
// 从最大位开始找
int u = x >> i & 1;
// 如果当前层有对应的不相同的数,p指针就指到不同数的地址
if (son[p][!u])
{
p = son[p][!u];
// 因为这一位不同,异或后为1,这里向前移位并且保留相反数即可。
res = res * 2 + !u;
}
else
{
p = son[p][u];
// 如果没有相异的数,则只能向前移一位然后保留该数即可。
res = res * 2 + u;
}
}
return res;
}
int main()
{
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i
同时,这里关于代码有两个思路,一个是上面这种query需要寻找的对应的异或的整数,最后 max(res, a[i] ^ t)
得到结果。
此外还可以直接在 query
中提前进行比较计算,最后直接比较结果即可 max(res, t)
,过程如下:
int query(int x)
{
int p = 0, res = 0;
for (int i = 30; i >= 0; i -- )
{
// 从最大位开始找
int u = x >> i & 1;
// 如果当前层有对应的不相同的数,p指针就指到不同数的地址
if (son[p][!u])
{
p = son[p][!u];
// 因为这一位不同,异或后为1,只需要向前移并且加1即可
res = res * 2 + 1;
}
else
{
p = son[p][u];
// 这一位相同,xor后为0,向前移一位然后置0即可。
res = res * 2 + 0;
}
}
return res;
}
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