字符串处理 Hash、Trie、三叉树

     字符串处理的方法有很多比如说Hash，Trie，但主要还是想说三叉树， 这里有篇博文讲的挺好。

     Hash主要是通过一个hash函数来建立一个字符串与目标的映射，Hash函数的选择与查找效率有很大关系，网上很多这方面的介绍。

     Trie树是一种树状结构， 这里有说明。当然网上还可以找到更好的介绍。其没扩展一个节点会，会扩展出26（若是只处理普通字符，不区分大小写）个节点，大大的浪费了存储空间。其代码如下：

 1  const   int  M = 26 ;
 2  const   char  CH = ' A ' ;
 3  struct  node
 4  {
 5       bool  isend;
 6      node *  child[M];
 7      node()
 8      {
 9          isend = false ;
10           for ( int  i = 0 ;i < M; ++ i)
11              child[i] = NULL;
12      }
13  };
14  node  * root;
15  void  Insert( char  str[],node *   & root)
16  {
17       if (root == NULL)
18          root = new  node;
19      node *  p = root;
20       int  i = 0 ;
21       while (str[i] != ' \0 ' )
22      {
23           if (p -> child[str[i] - CH] == NULL)
24              p -> child[str[i] - CH] = new  node;
25          p = p -> child[str[i] - CH];
26           ++ i;
27      }
28      p -> isend = true ;
29  }
30  bool  Seach( char  str[],node *  root)
31  {
32      node *  p = root; 
33       int  i = 0 ;
34       while (str[i] != ' \0 ' )
35      {
36           if (p -> child[str[i] - CH] == NULL)
37               return   false ;
38           else  p = p -> child[str[i] - CH];
39           ++ i;
40      }
41       if (p -> isend)  return   true ;
42       else   return   false ;
43      
44   }

    三叉树有trie的优点，却又比trie占用的空间小，好像这个东西比trie更加实用，并且效率不赖，很多网站的实时补充单词（即，输入单词的前缀会自动补充后半部分单词）就是用它。三叉树的每个节点会有一个key，左子树，右子树，中间子树。查找或是插入类似于二叉树，若是插入的数据大于key就插入左子树，若是大于key就插入右子树，等于key插入中间子树（好像叫起来不顺口），当然反之亦可。其具体实现代码如下：

 1  struct  node
 2  {
 3      node *  l;
 4      node *  r;
 5      node *  mid;
 6       char  key;
 7       bool  isend;
 8      node():l(NULL),r(NULL),mid(NULL),isend( false ),key( 0 ){}
 9  };
10  void  insert( char   * str,node *   & root)
11  {
12       if (root == NULL)
13      {
14          root = new  node;
15          root -> key = str[ 0 ];
16      }
17      node *  p = root;
18      node *  t = p;
19       while ( * str)
20      {
21           if ( * str > p -> key)
22          {
23               if (p -> r == NULL)
24              {
25                  p -> r = new  node;
26                  p -> r -> key =* str;
27              }
28              p = p -> r;
29          }
30           else   if ( * str < p -> key)
31          {
32               if (p -> l == NULL)
33              {
34                  p -> l = new  node;
35                  p -> l -> key =* str;
36              }
37              p = p -> l;
38          }
39           else  
40          {
41               ++ str;
42               if ( * str == ' \0 ' )  break ;
43               if (p -> mid == NULL)
44              {
45                  p -> mid = new  node;
46                  p -> mid -> key =* str;
47              }
48              p = p -> mid;
49          }
50      }
51      p -> isend = true ;
52  }
53  bool  search( char   * str,node *  root)
54  {
55       while ( * str)
56      {
57           if ( * str >  root -> key)
58          {
59              root = root -> r;
60          }
61           else   if ( * str < root -> key)
62          {
63              root = root -> l;
64          }
65           else  
66          {
67               ++ str;
68               if ( * str != ' \0 ' )
69                  root = root -> mid;    
70          }
71           if (root == NULL)  return   false ;
72      }
73       if (root -> isend)   return   true ;
74       else   return   false ;
75  }