01Trie

Section 1:普通 Trie

Section 1.1 什么是 Trie

Trie 树,即字典树,是一种树形结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较。


Section 1.2 如何实现

具体地说,对于每个结点,我们要保存几个信息:

  • ch[26] ,保存此字符的下一个字符(\(a\sim z\))的存储地址(没有为 \(0\))。
  • cnt ,保存此节点被经过了多少次。

对于整个 Trie 树,我们还要额外保存

  • Tcnt,为节点数。
  • Endp[],表示的是这个字符串是否以这个下标结尾(如果只是看是否是前缀,则不需要此数组)。

几个操作

  1. insert:往 Trie 树里插入一个字符串。

具体实现:把字符串里的字符扫描一遍,设当前字符为 \(s\),如果 ch[s-'a'] 不等于 \(0\),跳转到 ch[s-'a'] 的存储下标。否则把 ch[s-'a'] 设为树的节点数加一,然后跳转。跳转时把当前节点的 \(cnt\) 加一。

跳到最后把当前节点 \(Endp\) 设为一。

  1. find:查询 Trie 里是否有这个字符串。

具体实现:根据每个字符一个一个跳。

如果跳的时候 \(cnt=0\),说明没有。

如果跳到最后,有,但是 \(Endp_{nowNode}=0\) 即并不是以这个字符结尾的,说明没有。

否则有这个字符串,返回 true


Section 1.3 代码实现

(只给出基础的插入和查询出现次数)

点击查看代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std; const int N=3000005; struct Trie{
int T[N][63],Tsiz,Endp[N];
void init(){
for(int i=0;i<=Tsiz;i++) for(int j=0;j<=62;j++) T[i][j]=0;
for(int i=1;i<=Tsiz;i++) Endp[i]=0;
Tsiz=0;
}
int gethash(char ch){
if(islower(ch)) return ch-'a';
if(isupper(ch)) return ch-'A'+26;
if(isdigit(ch)) return ch-'0'+26+26;
}
void insert(string s){
int rt=0,len=s.length();
for(int i=0;i<len;i++){
int x=gethash(s[i]);
if(!T[rt][x]) T[rt][x]=++Tsiz;
rt=T[rt][x];
}
Endp[rt]++;
}
int find(string s){
int rt=0,len=s.length();
for(int i=0;i<len;i++){
int x=gethash(s[i]);
if(!T[rt][x]) return 0;
rt=T[rt][x];
}
return Endp[rt];
}
}trie; int T,n,q; int main(){
trie.init();
cin>>n>>q;
string s;
for(int i=1;i<=n;i++){
cin>>s;
trie.insert(s);
}
for(int i=1;i<=q;i++){
cin>>s;
cout<<trie.find(s)<<'\n';
}
}

Section 1.4 例题实现

【洛谷模板题 Link】

(使用以上代码无法通过此题,请写 \(cnt\) 维护前缀)


Section 2:01Trie

Section 2.1 什么是 01Trie?

和普通 Trie 相似,但是每个节点只有两个值:\(0/1\)。

从根节点至下的一条路径保存着一个正整数从高到低的二进制位。

如下图:

中序遍历结果为(忽略根节点): \(00\ 01\ 10\ 11\)

我们会发现几点有趣的性质:

  • 01Trie 是一棵二叉树,每个节点的左儿子为 \(0\),右儿子为 \(1\)。
  • 从根节点往下,所有左儿子开始的路径值都小于右儿子开始的路径值。

运用这两点性质,我们就可以用 01Trie 造一棵平衡树。


Section 2.2 平衡树

对于每个节点,我们维护两个信息:

  • siz,维护以当前节点为根节点的子树大小。
  • cnt,维护数字到当前节点为二进制的最后一位的数字个数。

此外,和普通 Trie 一样,我们还要维护树的大小 \(p\)。


几个操作

  1. insert:平衡树的插入操作。首先,给每个经过的结点的 \(siz\) 加一,表示子树节点的个数多了一个。如果当前数字的当前二进制位为 \(0\),就把他放在左儿子,否则放在右儿子。插入到最后一位时给当前节点的 \(cnt\) 加 \(1\)。

  2. delete:平衡树的删除操作,与 insert 几乎一样,只是把最后一位 \(cnt-1\) 就行了。

  3. get_rank:查询当前数的排名。从根节点开始往下,如果当前数的当前二进制位为 \(1\),就把排名加上它的左子树的值(性质二)。

  4. get_kth:查询排名为 \(k\) 的数。从根节点往下,设它的左子树 \(siz\) 为 \(tmp\),则如果 \(k \le tmp\),则说明排名为 \(k\) 的节点在它的左子树上。否则向右子树查找,并把答案的当前二进制位设为 \(1\)。

  5. pre:求当前数的前驱。返回 get_kth(get_rank(x)) 即可。

  6. nxt:求当前数的后继。返回 get_kth(get_rank(x+1)+1) 即可。

Section 2.3 代码实现

点击查看代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std; const int MAXLOG=24;
const int N=1e7; class _01trie{
private:
struct node{
int ch[2];
int siz,cnt;
}T[1<<MAXLOG];
int p;
public:
void update(int x,int offset){
int now=0;
for(int i=MAXLOG-1;i>=0;i--){
bool now_bit=(x&(1<<i));
if(T[now].ch[now_bit]==0)
T[now].ch[now_bit]=++p;
now=T[now].ch[now_bit];
T[now].siz+=offset;
}
T[now].cnt+=offset;
}
int get_rank(int x){
int now=0,ans=0;
for(int i=MAXLOG-1;i>=0;i--){
bool now_bit=(x&(1<<i));
if(now_bit==1)
ans+=T[T[now].ch[0]].siz;
now=T[now].ch[now_bit];
if(now==0)
break;
}
return ans;
}
int get_kth(int k){
int now=0,ans=0;
for(int i=MAXLOG-1;i>=0;i--){
int tmp=T[T[now].ch[0]].siz;
if(k<=tmp)
now=T[now].ch[0];
else{
k-=tmp;
now=T[now].ch[1];
ans|=(1<<i);
}
if(now==0)
break;
}
return ans;
}
int pre(int x){
return get_kth(get_rank(x));
}
int nxt(int x){
return get_kth(get_rank(x+1)+1);
}
}Trie; int n;
int opt,x; int main(){
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%d%d",&opt,&x);
if(opt==1) Trie.update(x+N,1);
if(opt==2) Trie.update(x+N,-1);
if(opt==3) printf("%d\n",Trie.get_rank(x+N)+1);
if(opt==4) printf("%d\n",Trie.get_kth(x)-N);
if(opt==5) printf("%d\n",Trie.pre(x+N)-N);
if(opt==6) printf("%d\n",Trie.nxt(x+N)-N);
}
}

Section 2.4 例题

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