字典树Trie 之 基础模板（插入，查找，删除）

#include 
using namespace std;


const int maxn = 26;//26个小写字母或者大写字母，再加上0~9就是72
//定义字典树结构体
typedef struct Trie
{
    bool flag;//从根到此是否为一个单词
    Trie *next[maxn];//有多少个分支
}Trie;
// 声明一个根，不含任何信息
Trie *root;
//初始化该根
void trie_init()
{
    int i;
    root = new Trie;
    root->flag = false;
    for(i=0;inext[i] = NULL;
}
// 插入一个字符串
void trie_insert(char *word)
{
    //int i = 0;
    //while(word[i] != '\0')
    Trie *tem = root;
    int i;
    while(*word != '\0')
    {
       // cout << "root**" << tem->next[0];
        if(tem->next[*word-'a'] == NULL)// 为空才建立
        {
            Trie *cur = new Trie;
            cur->flag = false;
            for(i=0;inext[i] = NULL;
            tem->next[*word-'a'] = cur;
        }
        tem = tem->next[*word-'a'];
        //cout << *word << "**";
        word++;
    }
    tem->flag = true;//插入一个完整的单词
}
// 查找一个字符串
bool trie_search(char *word)
{
    Trie *tem = root;
    int i;
    for(i=0; word[i]!='\0'; i++)
    {
        if(tem==NULL || tem->next[word[i]-'a']==NULL)
            return false;
        tem = tem->next[word[i]-'a'];
    }
    return tem->flag;
}


void trie_del(Trie *cur)
{
    int i;
    for(i=0;inext[i] != NULL)
            trie_del(cur->next[i]);
    }
    delete cur;
}


int main()
{
    int i,n;
    char tmp[50];
    trie_init();
    cout << "请输入初始化字典树的字符串(字符0结束）：" << endl;
    while(cin >> tmp)
    {
        //cout << tmp << endl;
        if(tmp[0] == '0' && tmp[1] =='\0') break;
        trie_insert(tmp);
    }
    cout << "请输入要查找的字符串：" << endl;
    while(cin >> tmp)
    {
        //cout << tmp << endl;
        if(tmp[0] == '0' && tmp[1] =='\0') break;
        if(trie_search(tmp))
            cout << "查找成功！再次输入查找，字符0结束查找：" << endl;
        else
            cout << "查找失败！再次输入查找，字符0结束查找：" << endl;
    }
    return 0;
}
/* 学习心得： 
  
 1 next是表示每层有多少种类的数，如果只是小写字母，则26即可， 
  
 若改为大小写字母，则是52，若再加上数字，则是62了。 
  
 2 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。 
  
 3 字典树的结构体 的flag 也可以是其他类型的，根据情况而定 
  
 */