trie 的应用
应 CSDN 要求，收到 CSDN 月饼的应发散分贴
前贴已发，由于僧多粥少。故此结贴，比继续发帖散分
class TTrie {<br /> protected $buffer = array();<br /> protected $dict = array( array() );<br /> protected $input = 0; //字符串当前偏移<br /> protected $backtracking = 0; //字符串回溯位置<br /> public $debug = 0;<br /> public $savematch = 1;<br /><br /> function set($word, $action='') {<br /> if(is_array($word)) {<br /> foreach($word as $k=>$v) $this->set($k, $v);<br /> return;<br /> }<br /> $p = count($this->dict);<br /> $cur = 0; //当前节点号<br /> foreach(str_split($word) as $c) {<br /> if (isset($this->dict[$cur][$c])) { //已存在就下移<br /> $cur = $this->dict[$cur][$c];<br /> continue;<br /> }<br /> $this->dict[$p]= array(); //创建新节点<br /> $this->dict[$cur][$c] = $p; //在父节点记录子节点号<br /> $cur = $p; //把当前节点设为新插入的<br /> $p++;<br /> }<br /> $this->dict[$cur]['acc'] = $action; //一个词结束，标记叶子节点<br /> }<br /><br /> function match($s) {<br /> $ret = array();<br /> $cur = 0; //当前节点，初始为根节点<br /> $i =& $this->input; //字符串当前偏移<br /> $p =& $this->backtracking; //字符串回溯位置<br /> $s .= "\0"; //附加结束符<br /> $len = strlen($s);<br /> $buf = '';<br /> while($i < $len) {<br /> $c = $s{$i};<br /> if(isset($this->dict[$cur][$c])) { //如果存在<br /> $cur = $this->dict[$cur][$c]; //转到对应的位置<br /> if(isset($this->dict[$cur][$s[$i+1]])) {//检查下一个字符是否也能匹配，长度优先<br /> <strong>2本文来源gaodaima#com搞(代@码$网6</strong><pre>搞gaodaima代码
$i++;
continue;
}
if(isset($this->dict[$cur][‘acc’])) { //是叶子节点，单词匹配！
if($buf != ”) {
$this->buffer[] = $buf;
$buf = ”;
}
if($this->savematch) $this->buffer[] = substr($s, $p, $i – $p + 1); //取出匹配位置和匹配的词
$ar = explode(‘,’, $this->dict[$cur][‘acc’]);
call_user_func_array( array($this, array_shift($ar)), $ar );
$p = $i + 1; //设置下一个回溯位置
$cur = 0; //重置当前节点为根节点
}
} else { //不匹配
$buf .= $s{$p}; //substr($s, $p, $i – $p + 1); //保存未匹配位置和未匹配的内容
$cur = 0; //重置当前节点为根节点
$i = $p; //把当前偏移设为回溯位置
$p = $i + 1; //设置下一个回溯位置
}
$i++; //下一个字符
}
if(trim($buf, “\0”)) $this->buffer[] = trim($buf, “\0”);
}
function __call($method, $param) {
if($this->debug) printf(“偏移:%d 回溯:%d\n”, $this->input, $this->backtracking);
}
}
——最佳解决方案——————–
字典树，先读入文本（多个字符串），然后查找一个串在文本中出现过几次等相关应用。。。
复杂度就等于这个串的长度。。。。。
优点： 速度快
缺点： 空间花销大
——其他解决方案——————–
多谢了，现在有点明白了，做个模型，实战理解去了。
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