hihocoder1014 : Trie树

1014 : Trie树
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描述
小Hi和小Ho是一对好朋友，出生在信息化社会的他们对编程产生了莫大的兴趣，他们约定好互相帮助，在编程的学习道路上一同前进。

这一天，他们遇到了一本词典，于是小Hi就向小Ho提出了那个经典的问题：“小Ho，你能不能对于每一个我给出的字符串，都在这个词典里面找到以这个字符串开头的所有单词呢？”

身经百战的小Ho答道：“怎么会不能呢！你每给我一个字符串，我就依次遍历词典里的所有单词，检查你给我的字符串是不是这个单词的前缀不就是了？”

小Hi笑道：“你啊，还是太年轻了！~假设这本词典里有10万个单词，我询问你一万次，你得要算到哪年哪月去？”

小Ho低头算了一算，看着那一堆堆的0，顿时感觉自己这辈子都要花在上面了…

小Hi看着小Ho的囧样，也是继续笑道：“让我来提高一下你的知识水平吧~你知道树这样一种数据结构么？”

小Ho想了想，说道：“知道~它是一种基础的数据结构，就像这里说的一样！”

小Hi满意的点了点头，说道：“那你知道我怎么样用一棵树来表示整个词典么？”

小Ho摇摇头表示自己不清楚。

提示一：Trie树的建立

“你看，我们现在得到了这样一棵树，那么你看，如果我给你一个字符串ap，你要怎么找到所有以ap开头的单词呢？”小Hi又开始考校小Ho。

“唔…一个个遍历所有的单词？”小Ho还是不忘自己最开始提出来的算法。

“笨！这棵树难道就白构建了！”小Hi教训完小Ho，继续道：“看好了！”

提示二：如何使用Trie树

提示三：在建立Trie树时同时进行统计！

“那么现在！赶紧去用代码实现吧！”小Hi如是说道

输入
输入的第一行为一个正整数n，表示词典的大小，其后n行，每一行一个单词（不保证是英文单词，也有可能是火星文单词哦），单词由不超过10个的小写英文字母组成，可能存在相同的单词，此时应将其视作不同的单词。接下来的一行为一个正整数m，表示小Hi询问的次数，其后m行，每一行一个字符串，该字符串由不超过10个的小写英文字母组成，表示小Hi的一个询问。

在20%的数据中n, m<=10，词典的字母表大小<=2.

在60%的数据中n, m<=1000，词典的字母表大小<=5.

在100%的数据中n, m<=100000，词典的字母表大小<=26.

本题按通过的数据量排名哦～

输出
对于小Hi的每一个询问，输出一个整数Ans,表示词典中以小Hi给出的字符串为前缀的单词的个数。

样例输入
5
babaab
babbbaaaa
abba
aaaaabaa
babaababb
5
babb
baabaaa
bab
bb
bbabbaab
样例输出
1
0
3
0
0

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Scanner;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        new Task().solve();
    }

}

class Task {

    void solve() {
        Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
        PrintWriter cout = new PrintWriter(System.out);
        int n = cin.nextInt();

        Node root = new Node();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            insert(root, cin.next());
        }

        int m = cin.nextInt();
        while (m-- > 0) {
            cout.println(find(root, cin.next()));
        }

        cout.flush();
    }

    void insert(Node root, String str) {
        char[] word = str.toCharArray();
        Node now = root;
        for (char c : word) {
            int idx = c - 'a';
            if (now.next[idx] == null)
                now.next[idx] = new Node();
            now = now.next[idx];
            now.cnt++;
        }
    }

    int find(Node root, String str) {
        char[] word = str.toCharArray();
        Node now = root;
        for (char c : word) {
            int idx = c - 'a';
            if (now.next[idx] == null)
                return 0;
            now = now.next[idx];
        }
        return now.cnt;
    }
}

class Node {
    int cnt;
    Node[] next;

    Node() {
        cnt = 0;
        next = new Node[26];
    }
}