有时,我们会碰到对字符串的排序,若采用一些经典的排序算法,则时间复杂度一般为O(n*lgn),但若采用Trie树,则时间复杂度仅为O(n). Trie树又名字典树,从字面意思即可理解,这种树的结构像英文字典一样,相邻的单词一般前缀相同,之所以时间复杂度低,是因为其采用了以空间换取时间的策略. 下图为一个针对字符串排序的Trie树(我们假设在这里字符串都是小写字母),每个结点有26个分支,每个分支代表一个字母,结点存放的是从root节点到达此结点的路经上的字符组成的字符串. 将每个字符串插入到tr

字典树是一种前缀树 package Trie; import java.util.TreeMap; public class Trie { private class Node{ public boolean isWord; public TreeMap<Character, Node> next; public Node(boolean isWord) { this.isWord = isWord; next = new TreeMap<>(); } public Node()

摘要: 本文主要讲解了Trie的基本思想和原理,实现了几种常见的Trie构造方法,着重讲解Trie在编程竞赛中的一些典型应用. 什么是Trie? 如何构建一个Trie? Trie在编程竞赛中的典型应用有些? 例题解析 什么是Trie? 术语取自retrieval中(检索,收回,挽回)的trie,读作“try”,也叫做前缀树或者字典树,是一种有序的树形数据结构.我们常用字典树来保存字符串集合(但不仅限于字符串),如下图就是一个字典树. 它保存的字符集合是{to,te,tea,ted,ten,a,i

一.定义 字典树又称单词查找树,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

2297: Carryon的字符串 Time Limit: C/C++ 1 s      Java/Python 3 s      Memory Limit: 128 MB      Accepted: 11      Submit: 24 Submit My Status Problem Description Carryon最近喜欢上了一些奇奇怪怪的字符,字符都是英文小写字母,但奇怪的是a可能比b小,也可能比b大,好奇怪.与此同时,他拿到了好多的字符串,可是看着很不顺眼,因为他们很乱,所以他

Phone List Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 25724    Accepted Submission(s): 8593 Problem Description Given a list of phone numbers, determine if it is consistent in the sense th

一. 题目 487-3279 Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 274040   Accepted: 48891 Description Businesses like to have memorable telephone numbers. One way to make a telephone number memorable is to have it spell a memorable word or

1.头文件algorithm中有函数sort()用于排序,参数为:排序起始地址,排序结束地址,排序规则(返回bool型)例如,要将array[] = {5,7,1,2,9}升序排列,则使用: bool cmp(int a,int b); int main() {     int array[] = {5,7,1,2,9};     sort(array,array+5,cmp);     for(int i = 0;i < 5;i++)         cout << array[i] 

Trie树的原理 Trie树也称字典树,因为其效率很高,所以在在字符串查找.前缀匹配等中应用很广泛,其高效率是以空间为代价的. 利用串构建一个字典树,这个字典树保存了串的公共前缀信息,因此可以降低查询操作的复杂度.下面以英文单词构建的字典树为例,这棵Trie树中每个结点包括26个孩子结点,因为总共有26个英文字母(假设单词都是小写字母组成). 详细介绍请参考:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/10/11/2207886.html 等

字典树 字典树是一种树形结构,优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间.在这提供一个自己写的Java实现,非常简洁. 根节点没有字符路径.除根节点外,每一个节点都被一个字符路径找到. 从根节点到某一节点,将路径上经过的字符连接起来,为对应字符串. 每个节点向下所有的字符路径上的字符都不同 每个结点维持两个变量的记录:path表示字符路过这个结点的次数(即表示存在以当前结点为前缀的字符有多少个):end记录以当前结点为结束的字符有多少个. public class Main { public st

特别声明: 博文主要是学习过程中的知识整理,以便之后的查阅回顾.部分内容来源于网络(如有摘录未标注请指出).内容如有差错,也欢迎指正! 系列文章: 1. 标准Trie字典树学习一:原理解析 2.标准Trie字典树学习二:Java实现方式之一 Trie树基于Java的一种简单实现, 上代码. 1. 定义节点类TrieNode /** * TrieNode 节点类 * @author Konrad created on 2017/10/28 */ public class TrieNode { pr

http://hihocoder.com/problemset/problem/1289 这题是这次微软笔试的第二题,过的人比第三题少一点,这题一眼看过去就是字符串匹配问题,应该可以使用字典树解决.不过当时还有一个想法就是离线处理,把所有查询进行排序,然后用rule去匹配查询,进行染色处理,而且每个查询只进行一次染色.事实证明,如果比赛的时候采用第二种方法应该能拿全分,但是我用了第一种方法,导致只拿了10分...因为我没有考虑同一个rule出现两次的情况,但是字典树中会直接被后面的rule覆盖,

题意:给你许多字符串,你可以改变字母序大小,问有哪些字符串可能成为字典序最小的字符串. 我们考虑把这些字符串都塞到\(trie\)树上.之后检索每一个字符串的时候,我们看和他同一层的地方是否有字符,如果有,我们就从他到同层字符连一条有向边,因为只有同层字符妨碍他可能会成为第一.之后进行拓扑排序,检查这种情况是否可以存在即可. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<iostre

输入若干组对应关系,然后输入应该单词,输出对应的单词,如果没有对应的输出eh 此题的做法非常多,很多人用了字典树,还有有用hash的,也有用了排序加二分的(感觉这种方法时间效率最差了),这里我参考了MSDN中stl,使用了map,map是基于红黑树的,查询和插入的时间复杂度都是log(n),如果你构造了一个好的哈希函数的或也可以把时间复制度降到很低.字典树应该是最快的方法了,不过结构相对来说比较复杂,代码不大容易编写(对我而言). 以下只给出我写的使用map的代码 #include <stdio

(我恨字符串) 惯例化简题目:给定n个字符串,可以改变字符的相对大小(在字典序中的大小),问:字符串i是否能成为最小的字符串(字典序) 解题过程: 首先你可以预处理出来26的全排列然后暴力然后你只要用神威太湖之光开O2就能过了 秒切字典树 推出一堆没用的结论. 说一下思考过程:首先字典树能找前缀都知道吧 观察样例,得:对于不能变成第一的,那么一定是有一个跟它有相同前缀的字符串,但是不完全相等,要有比当前串小的. 然后和旁边大佬一起歪歪瞎搞:建立一棵字典树,然后对于每个字符串跑一遍字典树,如果能找

[USACO12DEC]第一!First! 题目描述 Bessie has been playing with strings again. She found that by changing the order of the alphabet she could make some strings come before all the others lexicographically (dictionary ordering). For instance Bessie found that

简介 Trie树,又称为前缀树或字典树,是一种有序树,用于保存关联数组,其中的键通常是字符串.与二叉查找树不同,键不是直接保存在节点中,而是由节点在树中的位置决定.一个节点的所有子孙都有相同的前缀,也就是这个节点对应的字符串,而根节点对应空字符串. 它的主要特点如下: 根节点不包含字符,除根节点外的每一个节点都只包含一个字符. 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同. 如下是一棵典型的Trie树: Trie的来源是Retrie

原文链接    http://www.cnblogs.com/freewater/archive/2012/09/11/2680480.html Trie树详解及其应用   一.知识简介        最近在看字符串算法了,其中字典树.AC自动机和后缀树的应用是最广泛的了,下面将会重点介绍下这几个算法的应用.      字典树(Trie)可以保存一些字符串->值的对应关系.基本上,它跟 Java 的 HashMap 功能相同,都是 key-value 映射,只不过 Trie 的 key 只能是字

在图示中,键标注在节点中,值标注在节点之下.每一个完整的英文单词对应一个特定的整数.Trie 可以看作是一个确定有限状态自动机,尽管边上的符号一般是隐含在分支的顺序中的.键不需要被显式地保存在节点中.图示中标注出完整的单词,只是为了演示 trie 的原理. trie 中的键通常是字符串,但也可以是其它的结构.trie 的算法可以很容易地修改为处理其它结构的有序序列,比如一串数字或者形状的排列.比如,bitwise trie 中的键是一串位元,可以用于表示整数或者内存地址. Trie树是一种树形结

一.概述 1.基本概念 字典树,又称为单词查找树,Tire数,是一种树形结构,它是一种哈希树的变种. 2.基本性质 根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一个字符 从根节点到某一节点.路径上经过的字符连接起来,就是该节点对应的字符串 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同 3.应用场景 典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(不仅限于字符串),经常被搜索引擎系统用于文本词频统计. 4.优点 利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度的减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高. 二