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将数据插入trie

是指将数据按照特定规则插入到trie数据结构中。trie(又称前缀树或字典树)是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串集合。

在trie中,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的特点是每个节点都包含了所有可能的字符,因此可以通过路径上的字符逐步匹配字符串。这使得trie非常适合用于字符串的搜索和前缀匹配。

将数据插入trie的过程如下:

  1. 从根节点开始,根据待插入字符串的第一个字符找到对应的子节点。
  2. 如果子节点不存在,则创建一个新的节点,并将字符与该节点关联。
  3. 继续向下遍历,重复步骤2,直到字符串的所有字符都插入到trie中。
  4. 在最后一个字符的节点上标记字符串的结束。

插入数据到trie的优势:

  1. 高效的字符串搜索:trie可以在O(m)的时间复杂度内搜索到长度为m的字符串,相比于其他数据结构,trie具有更快的搜索速度。
  2. 前缀匹配:trie可以快速找到具有相同前缀的字符串集合,这在自动补全、拼写检查等应用中非常有用。
  3. 空间优化:trie可以共享相同前缀的节点,节省了存储空间。

应用场景:

  1. 搜索引擎:trie可以用于构建搜索引擎的倒排索引,加速关键词的搜索。
  2. 字符串匹配:trie可以用于实现敏感词过滤、关键词提取等功能。
  3. 自动补全:trie可以用于实现搜索框的自动补全功能,根据用户输入的前缀快速匹配可能的候选词。
  4. IP路由查找:trie可以用于高效地查找IP地址对应的路由信息。

腾讯云相关产品:

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中与trie相关的产品是腾讯云的文本搜索引擎Tencent Cloud Search(TCS)。TCS是一种基于trie数据结构的高性能文本搜索引擎,可用于构建全文搜索、关键词匹配等应用。您可以通过以下链接了解更多关于TCS的信息:

https://cloud.tencent.com/product/tcs

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TRIE(3)

搜索引擎现在一般都有关键词提示或者说是补全功能。就是当你在搜索框里输入一个关键词s时,搜索引擎会自动提示你一些频率比较高,同时前缀是s的关键词  这道题的大意就是给定你N个高频的查询字符串。然后题目定义如果一个字符串s满足,有不少于5个高频字符串是以s为前缀的,那么我们就称s是“合适的前缀”。同时如果一个“合适的前缀”s,删掉s的最后一个字符之后就不是“合适的前缀”了,那我们就称s是“最短的合适前缀”。最后题目问你对于给定N个高频字符串,一共有几个“最短的合适前缀”  举个例子,假如高频的字符串是如下12个:a ab abc abcde abcde abcba bcd bcde bcbbd bcac bee bbb,那么“最短的合适前缀”一共有4个,是ab bb bc be。需要注意一点是,样例中故意给了两个一样的字符串abcde,提醒你需要处理输入中有重复字符串的情况  首先我们看一下为什么ab是“最短的合适前缀”。以ab为前缀的字符串有ab abc abcde abcde abcba 5个,这里abcde要算2次;而以a为前缀的字符串有6个,多了一个a。所以ab砍掉b之后就不是合适的前缀了,所以ab是一个“最短的合适前缀”  同理以b为前缀的高频字符串有6个,所以b不是合适的;但是bb,bc,be都是合适的,所以bb bc be也都是“最短的合适前缀”  通过对样例的分析,我们可以发现:如果我们用所有高频字符串构造Trie,那么找“最短的合适前缀”其实就是找一个节点p,满足以p为根的子树中的终结点不多于5个,同时以p的父节点为根的子树中的终结点大于5  而关于计算Trie的一个子树中终结点的数目,我们在上一节已经做过这样的题目了。方法是用一个cnt数组(int cnt[MAX_NODE])在插入字符串的时候把沿途的节点cnt都加一。等所有高频字符串都插入完成之后,遍历trie中的每一个节点,看有几个节点p满足cnt[p]<=5且cnt[p.father]>5  其中遍历trie可以用之前讲的dfs算法,整个算法的伪代码如下:

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