Trie树（字典树）HDU——1251

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。

根节点不包含字符，除根节点外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。

例题：HDU——1251统计难题

<pre name="code" class="cpp">#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#include<algorithm>#include<iostream>using namespace std;#define maxn 400010struct Trie{     int ch[maxn][26];     int val[maxn];     int sz;void clear(){     sz=1;     memset(ch[0],0,sizeof(ch[0]));}int idx(char c){     return c-'a';}void create(char s[])//插入过程//将一个串加入到trie树中，对于一个单词，从根开始，沿着单词//的各个字母所对应的树中的节点分支向下走，直到单词遍历完。{     int u=0;     int n=strlen(s);     for(int i=0;i<n;i++)     {          int c=idx(s[i]);          if(!ch[u][c])          {               memset(ch[sz],0,sizeof(ch[sz]));               val[sz]=1;               ch[u][c]=sz++;          }          else          {               val[ch[u][c]]++;          }          u=ch[u][c];     }}int find(char s[])//查找过程//查找指定前缀，从根开始，按照单词的字母顺序向下遍历trie树//一旦发现某个节点标记不存在或者单词遍历完成而最后的节点未//标记为红色，则表示该单词不存在，若最后的节点标记为红色表示//该单词存在{     int len=strlen(s);     int isfind=0;     int u=0;     for(int i=0;i<len;i++)     {          if(s[i]=='\0')          break;          int c=idx(s[i]);          if(!ch[u][c])          break;          u=ch[u][c];          if(i==len-1)          isfind=val[u];     }     return isfind;}};Trie trie;int main(){     char str[15];     int i;     trie.clear();     while(gets(str)&&str[0]!='\0')//循环读入每一个串，并将其加入到trie树中     {          trie.create(str);     }     memset(str,'\0',sizeof(str));     while(scanf("%s",str)!=EOF)     {          printf("%d\n",trie.find(str));     }     return 0;}