Trie树

Trie树也称字典树，因为其效率很高，所以在在字符串查找、前缀匹配等中应用很广泛，其高效率是以空间为代价的。利用串构建一个字典树，这个字典树保存了串的公共前缀信息，因此可以降低查询操作的复杂度。

下面以单词为例，插入、查找和删除实现

#define MaxN 26

typedef struct TrieNode

{

    bool isStr; //标记是否构成单词

    struct TrieNode *next[MaxN];

}Trie;



void InsertWords(Trie *root, const char *s)

{

    if(root == NULL || *s == '\0')

        return;

    Trie *p = root;

    while(*s != '\0')

    {

        if(p->next[*s-'a']==NULL)

        {

            Trie *temp = new Trie();

            for(int i = 0; i< MaxN; i++)

            {

                temp->next[i] = NULL;

            }

            temp->isStr = false;

            p->next[*s-'a'] = temp;

            p = p->next[*s-'a'];

        }

        else

        {

            p = p->next[*s-'a'];

        }

        s++;

    }

    p->isStr = true;

}



int SearchWord(Trie *root, const char *s)

{

    Trie *p = root;

    while(p != NULL && *s != '\0')

    {

        p = p->next[*s-'a'];

        s++;

    }

    return (p != NULL && p->isStr == true);

}



void delTrie(Trie *root)

{

    for(int i = 0; i < MaxN; i++)

    {

        if(root->next[i] != NULL)

            delTrie(root->next[i]);

    }

    delete root;

}