AcWing 835 Trie字符串统计

题目描述：

维护一个字符串集合，支持两种操作：

1. “I x”向集合中插入一个字符串x；
2. “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 10^5，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

1≤N≤2∗10^4

输入样例：

5
I abc
Q abc
Q ab
I ab
Q ab

输出样例：

1
0
1

分析：

 本题考察字典树Trie，又称单词查找树，百科的定义是：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。

之前详细写过Trie的构造和查询见AcWing 142 前缀统计，应用见AcWing 143 最大异或对。下面简单的描述下本题Trie的插入和查询操作。

我们给字典树定义一个根节点，编号为0，定义一个数组son[maxn][26]，son[i][j]表示第i个节点的一个孩子节点是j。比如插入abc，插入a的时候将a作为0号节点的孩子，a编号为1，然后插入b作为a的孩子，编号为2，插入c作为b的孩子，编号为3，此时字典树中存在了一个以c结尾的单词，用cnt数组存储单词的末尾位置，cnt[3]++。表示编号为3的节点（c）是一个单词的结尾。再插入ab，发现0以及有a这个孩子了，遂深入到a，发现a有b这个孩子，遂不用插入，只用在b上做个单词结尾的标记即可。

至于查询操作同样简单，同样是从根节点逐步找孩子节点，如果在某个位置失配，即son[p][u]为0，说明p节点没有孩子u，比如查询abd，查到b节点后发现b没有孩子d，遂未找到abd这个单词。

#include 
using namespace std;
const int maxn = 100005;
int son[maxn][26],cnt[maxn],idx = 0;
void insert(char *s){
    int p = 0;
    for(int i = 0;s[i];i++){
        int u = s[i] - 'a';
        if(!son[p][u])  son[p][u] = ++idx;
        p = son[p][u];
    }
    cnt[p]++;
}
int search(char *s){
    int p = 0;
    for(int i = 0;s[i];i++){
        int u = s[i] - 'a';
        if(!son[p][u])  return 0;
        p = son[p][u];
    }
    return cnt[p];
}
int main(){
    int T;
    cin>>T;
    char op,s[20005];
    while(T--){
        cin>>op>>s;
        if(op == 'I')   insert(s);
        else    cout<