开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

从单词创建树/Trie

从单词创建树（Trie）是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。它也被称为字典树或前缀树。Trie树的主要特点是将字符串按照字符逐层存储，每个节点代表一个字符，从根节点到叶子节点的路径表示一个完整的字符串。

Trie树的分类：

基本Trie树：每个节点包含一个字符和指向子节点的指针。
压缩Trie树：通过合并相邻的只有一个子节点的节点，减少空间占用。
可扩展Trie树：使用动态数组或哈希表来存储子节点，以适应更大的字符集。

Trie树的优势：

高效的字符串存储和检索：Trie树可以在O(m)的时间复杂度内完成字符串的插入、查找和删除操作，其中m为字符串的长度。
前缀匹配：Trie树可以快速找到具有相同前缀的字符串集合，用于实现自动补全、拼写检查等功能。
空间优化：通过压缩Trie树可以减少存储空间的占用。

Trie树的应用场景：

搜索引擎：用于构建搜索引擎的倒排索引，实现高效的关键词匹配。
字符串匹配：用于实现敏感词过滤、关键词提取等功能。
自动补全和拼写检查：通过前缀匹配快速给出候选词。
IP路由查找：用于快速查找最长前缀匹配的路由表项。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了多种云计算相关产品，以下是一些与Trie树相关的产品：

腾讯云文本审核（https://cloud.tencent.com/product/ims）：提供了敏感词过滤、内容审核等功能，可以应用于字符串匹配场景。
腾讯云CDN（https://cloud.tencent.com/product/cdn）：提供了全球加速、内容分发等功能，可以应用于搜索引擎等场景。
腾讯云智能语音（https://cloud.tencent.com/product/tts）：提供了语音合成、语音识别等功能，可以应用于音视频处理和人工智能场景。

请注意，以上仅为腾讯云的一些产品示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

单词缩写（Trie树）

若存在冲突，亦即多于一个单词有同样的缩写，则使用更长的前缀代替首字母，直到从单词到缩写的映射唯一。换而言之，最终的缩写必须只能映射到一个单词。若缩写并不比原单词更短，则保留原样。...每个单词的长度大于 1。单词只由英文小写字母组成。返回的答案需要和原数组保持同一顺序。...解题对字符串进行分组（首尾字符+长度），这种情况，缩写才可能一样组内单词插入trie树，记录每个节点的占用次数，如果只出现1个人占用的，即可以确定唯一的缩写 class trie { public:...* t = new trie(), *cur = t; for(auto& s : strs.second) t->insert(s);//组内单词插入...trie树 for(auto& s : strs.second)//遍历组内的单词 { cur = t;

6382 0

单词替换（Trie树）

题目在英语中，我们有一个叫做词根(root)的概念，它可以跟着其他一些词组成另一个较长的单词——我们称这个词为继承词(successor)。...例如，词根an，跟随着单词 other(其他)，可以形成新的单词 another(另一个)。现在，给定一个由许多词根组成的词典和一个句子。你需要将句子中的所有继承词用词根替换掉。...1 <= 字典单词数 <=1000 1 <= 句中词语数 <= 1000 1 <= 词根长度 <= 100 1 <= 句中词语长度 <= 1000 2....Trie解题参考：Trie树先将单词插入Trie树然后依次查询每个单词的各前缀是否在Trie中，进行替换 class TrieNode//节点 { public: char ch; TrieNode...//Trie树 { public: TrieNode *root; Trie() { root = new TrieNode(); } ~Trie()//析构释放内存 { destroy

5584 0

字典树Trie(单词查找树)详解

背景和定义算法导论中，Trie叫做“基数树”。其应用范围不仅和字符串有关，本质上其实是个N叉树。在N叉树上，如果共父节点的N个子节点是有序的字符序列，构造出来就很像字典树了。 2....具体而言，就是字典树的每个节点都代表一个字符，用从根节点到叶子节点的路径来表示一个字符串。这样做就压缩了所有模式串，并将大量前缀进行了合并，从而节省了时间。 3....代码实现 struct TrieNode { TrieNode *sons[26]; int flag = 0; // flag == 1表示有该单词（叶子节点） TrieNode...() { memset(sons, 0, 26 * sizeof(TrieNode*)); } }; class Trie { private: TrieNode* root...} /** Inserts a word into the trie. */ void insert(string word) { TrieNode *cur

6352 0

单词方块（Trie树+DFS）

题目给定一个单词集合（没有重复），找出其中所有的单词方块。...一个单词序列形成了一个有效的单词方块的意思是指从第 k 行和第 k 列 (0 ≤ k < max(行数, 列数)) 来看都是相同的字符串。...例如，单词序列 ["ball","area","lead","lady"] 形成了一个单词方块，因为每个单词从水平方向看和从竖直方向看都是相同的。...单词矩阵（Trie树+DFS回溯，hard） trie 的每个节点记录经过该节点的单词下标 class trie { public: bool isEnd = false; trie* next[26...] = {NULL}; vector wd;//经过该节点的单词下标 void insert(string& s, int idx) { trie *cur = this; for

4203 0

hbase源码系列（五）Trie单词查找树

讲了一个简单的DataBlockEncoding.PREFIX算法，它用的是前序编码压缩的算法，它搜索到时候，是全扫描的方式搜索的，如此一来，搜索效率实在是不敢恭维，所以在hbase当中单独拿了一个工程出来实现了Trie...下面讲一下这个Trie树的原理吧。 ? 　　...} builder.flush(); }finally{ EncoderFactory.checkIn(builder); } } 　可以看到从rawKeyValues...构建玩Trie树之后，在flush的时候还做了很多操作，为这棵树构建索引信息，方便查询，这块博主真的无能为力了，不知道怎么才能把这块讲好。

1.1K8 0

从Trie树到双数组Trie树

Trie树原理又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...来看看Trie树长什么样，我们从百度找一张图片： ?...} public Node getRootNode() { return rootNode; } } 构建树，拆分成单字，然后逐级构建树...具体来说：使用两个数组base和check来维护Trie树，base负责记录状态，check负责检查各个字符串是否是从同一个状态转移而来，当check[i]为负值时，表示此状态为字符串的结束。...上面的有点抽象，举个例子，假定两个单词ta,tb,base和check的值会满足下面的条件： base[t] + a.code = base[ta] base[t] + b.code = base[

3.1K6 0

单词搜索 II（Trie树+DFS）

题目给定一个二维网格 board 和一个字典中的单词列表 words，找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。...单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。...单词搜索（回溯DFS） 2....Trie树+DFS 先将单词插入Trie树再遍历board中的每个字符，以每个字符为起点DFS在Trie中查找 class TrieNode { public: string str; TrieNode...{ public: TrieNode *root; Trie() { root = new TrieNode(); } ~Trie() { destroy(root); } void

3623 0

UVa 11732 – strcmp() Anyone?

统计时，能够先建树再统计，或者边建树边统计。这里我选用边建树边统计的方法（网上大量的做法，都是先建树再统计的，搜索求解）每次插入单词时。...它仅仅与前面插入的单词比較；单词的比較次数为当中每一个字母的比較次数的和。单词中每一个字母的比較次数。就是这个字母的根节点包括的单词个数。...出最后一次外要进行s结束的推断； 2.单词的比較长度应该为strlen(str)+1，结束符也是比較的一环； 3.假设两个单词同样，则多计算一次结束推断。...; /* Trie end */ int main() { int Case = 1,N; while ( scanf("%d",&N) !...N ) break; trie.initial(); for ( int i = 0 ; i < N ; ++ i ) { scanf("%s",words); trie.insert

2722 0

词典中最长的单词（Trie树）

从中找出最长的一个单词，该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。若其中有多个可行的答案，则返回答案中字典序最小的单词。若无答案，则返回空字符串。...示例 1: 输入: words = ["w","wo","wor","worl", "world"] 输出: "world" 解释: 单词"world"可由"w", "wo", "wor", 和 "...Trie树解题题目意思：从1个字母开始，每次增加一个字母（包含原始字母在内的每一步组成的单词都必须在字典中找的到），最终形成的最长单词是谁对所有的单词，插入Trie树对每个 root->next[...i] i=[0,26)，进行dfs搜索查找最长的单词 Trie树结构参考 class Trie//Trie节点 { public: bool isWord; Trie* next[26] = {NULL...>& words) { Trie *root = new Trie(); Trie *cur; for(string str : words)//遍历所有单词

7583 0

字符串中的加粗单词（Trie树）

解题将集合里的单词全部插入trie树以S的每个位置为起点在trie树开始查找完整单词，记录可以加黑的地方，标记在bool数组里 class trie { public: trie* next...[26] = {NULL}; bool isend = false; int count = 0; void insert(string& s) { trie...++) { if(cur->next[s[i]-'a'] == NULL) cur->next[s[i]-'a'] = new trie...true; } }; class Solution { public: string boldWords(vector& words, string S) { trie...*t = new trie(), *cur; for(auto& w : words) t->insert(w); vector bold(S.size()

1K1 0

【UVA】11732 – strcmp() Anyone?

一開始不知道这样的一维建树方法。每次一层用一个链指向下一层最左边的结点，之后每一层用一个链表串联全部的结点，这样就建树成功了。...std; typedef long long LL; typedef pair pill; const int nodemaxn = 4000 * 1000 + 100; struct Trie...左儿子链 int next[nodemaxn]; //右兄弟链 int ch[nodemaxn]; //这个结点代表的字符 LL tot[nodemaxn]; //有几个单词经过了这个结点...= 0; v = next[v]) dfs(v,depth + 1); } } }trie; const int maxn = 4000 + 10...(str); } trie.dfs(0,0); printf("Case %d: %lld\n",Case++,trie.ret); } } 发布者

2644 0

字典树详解「建议收藏」

下面介绍字典树的实现及代码(数组模拟) 建树操作; const int maxn=10000;//提前估计好可能会开的节点的个数 int tot; //节点编号，模拟申请新节点，...静态申请 int trie[10000][26]; //假设每个节点的分支有26个(如果是数字0-9) bool vis[10000]; //判断该节点是不是单词结尾,也可以开int纪录出现次数...//假设单词都是小写字母组成 if(trie[rt][x]==0) { return false;//节点不存在，说明单词不存在，直接返回...,建立字典树 { for(int i=0; s[i]; i++) { int x=s[i]-'a';//假设单词都是小写字母组成 if(trie[rt][...='#') //查单词，以一个'#'结束 { if(find(s,rt))//从字典中查找单词 printf("%s 在字典中\n",s);

4001 0

Trie树(字典树) ------------Five-菜鸟级

字典树简介 Trie树一般指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...性质它有3个基本性质：（1）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；（2）从根节点到某节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串；（3）每个节点的所有子节点包含的字符都不相同...实现方法搜索字典项目的方法为： (1) 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...其他操作类似处理应用串的快速检索给出N个单词组成的熟词表，以及一篇全用小写英文书写的文章，请你按最早出现的顺序写出所有不在熟词表中的生词。...列如：我们有and,as,at,cn,com这些关键词，将如下建树代码实现： trie[root][id]=tot; root 为根节点（父节点），id 为子节点或字符的映射，tot

6424 0

前端学数据结构与算法（八）：单词前缀匹配神器-Trie树的实现及其应用

是不是很酷~ 从零实现一颗Trie树之前我们介绍的都是二叉树，所以使用左右孩子表示这个很方便，但Trie树是一种多叉树，如果仅仅只是存储小写字母，那么每个父节点的子节点最多就有26个子孩子。...node.isWord = true // 将上一个字符标记为单词结尾 return } const c = word[0] // 从单词的首字母开始...{ constructor() { this.root = new Node() } add(word) { // 构建树 const \_helper = (node...= new Trie() dictionary.forEach(dict => { trie.add(dict) // 构建树 }) return trie.change...因为...我们来总结下这种数据结构的优缺点： **优点** 性能高效，从任意多的字符串中匹配某一个单词的时间复杂度，最多仅为该单词的长度而已。

8411 1

【数据结构】字典树TrieTree图文详解

如果你要在字典中查找单词“Avalon”，你是不是先找到首字母为‘A’的部分，然后再找第二个单词为‘V’的部分······最后，你可能可以找到这个单词，当然，也有可能这本词典并没有这个单词。...你想想看，你这样子的查单词的方式是不是比你从词典第一页开始查询到最后一页寻找单词“Avalon”要高效多了？那我们可不可以也建一本”字典”呢？...字典树代码实现方法在用代码实现字典树时，我们主要需要实现两种操作：即录入单词和查找单词，这里我们用两个函数来实现，然后我们用一个二维数组来实现字典树的建树。先把代码写出来，之后再解释。...而如果trie[p][x] == 0，代表字典树中没有这个点，如果是查找就代表没有这个单词，查找失败。而如果是插入函数，我们就用 ++id 来把这个点存进字典树。...我们先后插入单词”abc”,“abb”,“bca”,“bc”，那编号就是这样 trie[上节点编号][下方连接的字母]=下方连接的字母的节点编号 trie[0][0]=1;trie[0][1

2341 0

Trie树：应用于统计和排序

Trie树也有它的缺点,Trie树的内存消耗非常大.当然,或许用左儿子右兄弟的方法建树的话,可能会好点. 2. ...2. trie树的实现 1．插入过程对于一个单词，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，将最后的节点标记为红色，表示该单词已插入trie树。 2....{ char* data; //若不为空，表示从root到此结点构成一个单词 Trie_node* branch[num_chars]; //分支...char char_code; Trie_node *location = root; //从根结点开始 while( location!...从根结点开始 while( location!

5561 0

三分钟基础：什么是 trie 树？

[c-'a']; } node->isEnd = true; } 查找描述：查找 Trie 中是否存在单词 word 实现：从根结点的子结点开始，一直向下匹配即可，如果出现结点值为空就返回...']; if (node == NULL) { return false; } } return true; } 删除描述：从...总结通过以上介绍和代码实现我们可以总结出 Trie 的几点性质： Trie 的形状和单词的插入或删除顺序无关，也就是说对于任意给定的一组单词，Trie 的形状都是唯一的。...查找或插入一个长度为 L 的单词，访问 next 数组的次数最多为 L+1，和 Trie 中包含多少个单词无关。 Trie 的每个结点中都保留着一个字母表，这是很耗费空间的。...如果 Trie 的高度为 n，字母表的大小为 m，最坏的情况是 Trie 中还不存在前缀相同的单词，那空间复杂度就为 O(m^n)。最后，关于 Trie 希望你能记住 8 个字：一次建树，多次查询。

9012 0

字典树简介

文章目录 1.简介 2.性质 3.示例 4.用途 5.操作插入删除查找 6.实现示例树结构创建树查询单词或前缀的数量在主函数中测试 7.小结参考文献 1.简介字典树（Trie）又名前缀树或单词查找树...3.示例假设有 b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这 6 个单词，那我们创建trie树就得到那么字典树长下面这个样子。...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。 Trie 通常用于表示字符串，但也可以表示其他的数据。...统计和查找文本中的特定单词或短语出现的次数。在数据压缩领域中，实现基于前缀编码的数据压缩。 5.操作插入向字典树中插入一个字符串的过程如下：从根节点开始，依次取出要插入字符串中的每个字符。...int prefix; TrieNode[] nextNode=new TrieNode[26]; public TrieNode(){ count=0; prefix=0; } } 创建树

8173 0

字典树（Trie树）

大家好，又见面了，我是全栈君 1. trie基础 (1) 是什么？ Trie，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。...(2) 性质根节点不包含字符，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如，单词序列a, to..., tea, ted, ten, i, in, inn，对应的trie。...{ 10 int count; 11 struct TrieNode *next[MAX]; 12 }TrieNode; 13 14 //插入一个单词...next[word[i]]; 32 } 33 34 cur->count++; 35 return; 36 } 37 38 //创建树输入每个单词

4642 0

剑指Offer——Trie树(字典树)

当然，或许用左儿子右兄弟的方法建树的话，可能会好点。可见，优化的点存在于建树过程中。和二叉查找树不同，在trie树中，每个结点上并非存储一个元素。...2.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。 3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。字典树的构建题目：给你100000个长度不超过10的单词。...好比假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii 这6个单词，我们构建的树就是如下图这样的（图片来自百度百科）：如上图所示，对于每一个节点，从根遍历到他的过程就是一个单词，如果这个节点被标记为红色...那么，对于一个单词，我只要顺着他从根走到对应的节点，再看这个节点是否被标记为红色就可以知道它是否出现过了。把这个节点标记为红色，就相当于插入了这个单词。...例如：若关键字长度最大是5，则利用trie树，利用5次比较可以从26^5＝11881376个可能的关键字中检索出指定的关键字。而利用二叉查找树至少要进行次比较。应用 1.

8381 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭