以太坊trie树编码

『壹』 c++ trie树与指针

性质：
1.根节点不包含字符，除根节点外的每一个节点都只包含一个字符。
2.从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
优点：
1.查询快。对于长度为m的键值，最坏情况下只需花费O(m)的时间；而BST需要O(m log n)的时间。
2.当存储大量字符串时，Trie耗费的空间较少。因为键值并非显式存储的，而是与其他键值共享子串。
操作：
1.初始化或清空：遍历Trie，删除所有节点，只保留根节点。

『贰』 soweth为什么常用到 而字典上有没有这个词

撒种 sow 的古英语拼写

『叁』 TRIE 理论 是什么

Trie又称字典树，是重要的数据结构，也是AC自动机的基础，因此在这里简单的说下什么是字典数，并且列举Trie上的操作。Trie的形式如下图所示：

对于每一个节点，从根遍历到他的过程就是一个单词，如果这个节点被标记为红色，就表示这个单词存在，否则不存在。

那么，对于一个单词，我只要顺着他从跟走到对应的节点，再看这个节点是否被标记为红色就可以知道它是否出现过了。把这个节点标记为红色，就相当于插入了这个单词。

这样一来我们询问和插入可以一起完成，所用时间仅仅为单词长度，在这一个样例，便是10。

我们可以看到，trie树每一层的节点数是26^i级别的。所以为了节省空间。我们用动态链表，或者用数组来模拟动态。空间的花费，不会超过单词数×单词长度。

基本性质可以归纳为：

1.根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。

2.从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。

3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

我们可以动态存储和静态数组模拟，对于这两种情况我们分别用POJ2001和POJ3630进行解释！

『肆』 字典树trie的时间复杂度是多少

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。

『伍』 trie树 C语言

http://ke..com/view/1436495.htm 你看懂定义后就知道了。

『陆』 双数组 Trie 的检索速度比链式 Trie 快么

不考虑极端情况，一般情况下是的。在设计层面，链式trie中每一个节点用一个链表来管理它的下一级子节点，举例来说，假设一颗trie中存储了baby，badge，bachelar三个词，其中存储字符a的节点会有三个子节点分别存储字符b，d，c，它们的指针都会存在链表中，当我们有查询需求时，每次都要遍历整个链表才能确定所要找的字符是不是存在，这个时间正比于链表的长度。而双数组链表，在设计上保证了你去查询下一个字符时可以一次操作找到。
实际上，常规trie树中节点对下一级节点的管理方法分为两种，链表式和数组式。链表的优点是空间利用率高，但是查询速度慢，数组的优点是查询速度快，但是空间利用率低。双数组trie可以说兼顾了二者的优点，避免了二者的缺点，代价是：实现复杂。

『柒』 "Witnesseth" 此字用於买卖合约中, 请问是什麼意思 字典中查无此字. 谢了!

Save that the Holy Ghost in every city witnesseth to me, saying: That bands and afflictions wait for me at Jerusalem.
我只知道圣神在各城中向我指明说：有锁链和患难在等待我。

Witness 目击证人，目击者，witnesseth 表示目击的第三人称单数的现在时
-eth基本释义-eth1 [iθ]
suf.
[加于以元音y结尾的基数词后，构成序数词]:

-eth2 [iθ]
suf.
[古语、诗歌用语][附于动词后，构成陈述语气第三人称单数现在时]:

『捌』 Python里面用什么trie树实现模块比较好

三种方法：
正则表达式，python中re模块，python自带；

pyquery，需另外安装；
beautifulsoup，需另外安装。
具体使用上，对于比较复杂的获取，后两者操作更方便，前者效率更高。

『玖』 Trie单词查找树 pascal 实现

Trie树就是字符树，其核心思想就是空间换时间。我以前用过的资料 网上关于这个字典树的资料挺少的
给你100000个长度不超过10的单词。对于每一个单词，我们要判断他出没出现过，如果出现了，第一次出现第几个位置。
这题当然可以用hash来，但是我要介绍的是trie树。在某些方面它的用途更大。比如说对于某一个单词，我要询问它的前缀是否出现过。这样hash就不好搞了，而用trie还是很简单。
现在回到例子中，如果我们用最傻的方法，对于每一个单词，我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n^2)。显然对于100000的范围难以接受。现在我们换个思路想。假设我要查询的单词是abcd，那么在他前面的单词中，以b，c，d，f之类开头的我显然不必考虑。而只要找以a开头的中是否存在abcd就可以了。同样的，在以a开头中的单词中，我们只要考虑以b作为第二个字母的……这样一个树的模型就渐渐清晰了……
假设有b，abc，abd，bcd，abcd，efg，hii这6个单词，我们构建的树就是这样的。

对于每一个节点，从根遍历到他的过程就是一个单词，如果这个节点被标记为红色，就表示这个单词存在，否则不存在。
那么，对于一个单词，我只要顺着他从跟走到对应的节点，再看这个节点是否被标记为红色就可以知道它是否出现过了。把这个节点标记为红色，就相当于插入了这个单词。
这样一来我们询问和插入可以一起完成，所用时间仅仅为单词长度，在这一个样例，便是10。
我们可以看到，trie树每一层的节点数是26^i级别的。所以为了节省空间。我们用动态链表，或者用数组来模拟动态。空间的花费，不会超过单词数×单词长度。
程序非常好实现，区区几行，我就不写了，自己琢磨吧。
如果还是不懂请留言。

下面提供一个查找单词是否在给定的字典中的标程：
program trie;
type
rec=record
Got:boolean;
next:array['a'..'z'] of Longint;
end;
var
n,i,j,Now,Tn:Longint;
s:string;
T:array[1..1000] of rec;
flag:boolean;
begin
Readln(n);
Tn:=1;
T[1].Got:=False;
fillchar(T[1].next,sizeof(T[1].next),0);
for i:=1 to n do
begin
readln(s);
Now:=1;
for j:=1 to length(s) do
if T[now].Next[s[j]]<>0 then now:=t[now].next[s[j]] else
begin
Inc(Tn);
T[tn].Got:=false;
fillchar(T[tn].next,sizeof(T[tn].next),0);
T[Now].next[s[j]]:=Tn;
Now:=Tn;
end;
T[now].Got:=true;
end;
readln(s);
while s<>'exit' do
begin
Now:=1;flag:=true;
for j:=1 to length(s) do
if T[now].Next[s[j]]<>0 then now:=t[now].next[s[j]] else
begin
flag:=false;
break;
end;
if flag then
if T[now].Got=false then flag:=false;
if flag then writeln('the word is in the tree') else
writeln('can''t find it!');
Readln(s);
end;
end.

一个单词前缀树的题，但是我却用trie树+bm算法简化版做的

密码破译
【问题描述】
由于最近功课过于繁忙，Tim竟然忘记了自己电脑的密码，幸运的是Tim在设计电脑密码的时候，用了一个非常特殊的方法记录下了密码。这个方法是：Tim把密码和其它的一些假密码共同记录在了一个本子上面。为了能够从这些字符串中找出正确的密码，Tim又在另外一个本子上面写了一个很长的字符串，而正确的密码就是在这个字符串中出现次数最多的一个密码。例如串ababa，假若密码是abab和aba，那么正确的密码是aba，因为aba在这个字符串中出现了2次。
现在你得到了Tim的这两个本子，希望你能够编写一个程序帮助Tim找出正确的密码。
【输入】
输入由两个部分组成。其中第一部分由若干行组成，每一行记录了一个密码，密码的均长度小于等于255位，并且都由小写字母组成。然后一个空行，第二部分记录了一个很长的字符串，并且以’.’结束，其中只包含了小写字母。

【输出】
输出文件名为Pass.out。输出文件由仅有一行，为一个整数，表示正确密码在字符串中出现的次数。如果这个出现次数为0，输出“No find”。

【样例】：
Pass.in Pass.out
ab 6
abc
bdc
abcd

.

program pass;
const
filein='pass.in';
fileout='pass.out';
type
rec=record
which:Longint;
Next:array['a'..'z'] of Longint;
end;
var
o,now,i,Tn,Dn,temp,Ans:Longint;
s:string;
c:char;
T:array[1..1000000] of REc;
data:array[1..5000] of string;
dLong:array[1..5000] of longint;
use:array[1..5000] of boolean;
d:array[1..3000000] of char;
Appear:array['a'..'z'] of Longint;
Long:Longint;
f:boolean;
function Compare(x:Longint):Longint;
var
s,i,Now,L,temp:Longint;
begin
s:=0;
fillchar(appear,sizeof(appear),0);
L:=length(data[x]);
for i:=1 to L do
Appear[data[x][i]]:=i;
Now:=L;
while NOw<=Long do
begin
if D[now]<>data[x][L] then Inc(now,L-Appear[D[now]]) else
begin
temp:=L-1;
while (temp>0) and (Data[x][temp]=d[Now-(L-temp)]) do dec(temp);
if temp=0 then Inc(s);
Inc(Now);
end;
end;
Compare:=S;
end;
procere sort(l,r:Longint);
var
i,j,x:Longint;
sy:string;
ly:Longint;
begin
i:=l;j:=r;x:=dLong[(l+r) div 2];
repeat
while dLong[i]<x do inc(i);
while dlong[j]>x do dec(j);
if i<=j then
begin
sy:=data[i];
data[i]:=data[j];
data[j]:=sy;
ly:=dlong[i];
dlong[i]:=dlong[j];
dlong[j]:=ly;
inc(i);
dec(j);
end;
until i>j;
if i<r then sort(i,r);
if j>l then sort(l,j);
end;
begin
fillchar(use,sizeof(use),true);
fillchar(t,sizeof(t),0);
Assign(input,filein);
Assign(output,fileout);
rewrite(output);
reset(input);
tn:=1;
readln(s);
Dn:=0;
while s<>'' do
begin
Inc(dn);
data[dn]:=s;
dLong[dn]:=length(s);
readln(s);
end;
sort(1,Dn);
for o:=1 to Dn do
begin
s:=data[o];
NOw:=1;
f:=true;
for i:=1 to Length(s) do
if t[now].Next[s[i]]<>0 then
begin
Now:=t[now].next[s[i]];
if t[now].which<>0 then
begin
f:=false;
break
end;
end else
begin
Inc(tn);
t[now].next[s[i]]:=tn;
now:=tn;
end;
if f then t[now].which:=o;
if not f then use[o]:=false;
end;
Long:=0;
repeat
read(c);
if c<>'.' then
begin
Inc(Long);
d[Long]:=c;
end;
until c='.';
for i:=1 to Dn do
begin
if use[i] then
begin
temp:=Compare(i);
if temp>ans then ans:=temp;
end;
end;
if ans=0 then writeln('No find') else
writeln(Ans);
close(input);
close(output);
end.

『拾』 ···Trie树相对于C++的map有什么优势

快呗，复杂度的优势