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字典树及应用

Trie树（字典树）

Trie树就是字符树，其核心思想就是空间换时间。

举个简单的例子。

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。

由字母a～z所组成的字符串的一个集合中，各个字符的长度之和为n。设计一个O(n)时间的算法，将这个集合中所有字符串依字典进行排序。注意，这里可能存在非常长的字符串。

#include

typedef struct tire

{

struct tire *next[26];

char date;

int cnt;

}*_tire;

void init_tire(_tire root, char *string)

{

_tire s;

s=root;

while(*string!='\0')

{

if(s->next[*string - 'a']==NULL)

{

s->next[*string - 'a'] = (_tire)malloc(sizeof(struct tire));

(s->next[*string - 'a'])->date = *string;

s = s->next[*string - 'a']; for(int i=0;i<26;i++)

{

s->next[i] = NULL;

}

else

{

s = s->next[*string - 'a']; }

string++;

}

s->cnt=1;

}

void print(_tire root, char *s, int i) {

int j;

s[i] = root->date;

if(root->cnt==1)

{

s[i+1] = 0;

puts(s);

}

for(j=0;j<26;j++)

{

if(root->next[j]!=NULL)

{

print(root->next[j],s,i+1);

}

int main()

{

_tire root;

int m,i;

char s[265];

root = (_tire)malloc(sizeof(struct tire)); puts("输入字符串个数：");

for(i=0;i<26;i++)

{

root->next[i]=NULL;

}

scanf("%d",&m);

getchar();

while(m--)

{

gets(s);

init_tire(root,s);

}

puts("\n依字典排序后：");

for(i=0;i<26;i++)

{

if(root->next[i] != NULL)

{

print(root->next[i],s,0);

}

return 0;

}

Trie

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Trie，又叫单词树、字典树。故名思义，单词树是一棵保存关键字的树。对于英语单词而言，单词树是一棵26 叉树，即每一个根结点有26 个孩子。（文/dngc）

举例：要保存单词{ add, am, the, think, good }

则画出来的单词树的图为：

附件:

R 代表单词树的根。构造了这样一棵树后，我们很容易查找某个单词是否在单词树中，效率非常高。只是单词树消耗的内存非常大。很容易得到单词树的构造算法：

HDU 1251 统计难题( 单词树的基本应用)

代码：

1#include

2#include

3#include

5int const N= 1000000;

6struct Trie{

7int id; // 标记每一个单词

8int cnt; // 标记单词前缀的数量

9int next[26]; // 26 个孩子结点

11void init(){

12id= 0; cnt= 0;

13for( int i= 0; i< 26; ++i ) next= 0; 14}

15};

17Trie tree[N];

18int num= 0, root= 0, cid= 0;

20void insert( char* s ){

21int rt= root;

22while( *s ){

23int t= *s- 'a';

24if( tree[rt].next[t]== 0 ){

25tree[++num].init();

26tree[rt].next[t]= num;

27}

28rt= tree[rt].next[t];

29tree[rt].cnt++;

30s++;

31}

32tree[rt].id= ++cid;

33}

35int find( char* s ){

36int rt= root;

37while( *s ){

38int t= *s- 'a';

39rt= tree[rt].next[t];

40if( rt== 0 ) return 0;

41s++;

42}

43return tree[rt].cnt;

44}

46int main(){

47char str[100];

48while( gets(str)!= NULL ){

49if( strlen(str)== 0 ) break;

50insert( str );

51}

52while( gets(str)!= NULL )

53printf("%d\n", find(str) );

55return 0; 56}

《古壮字字典》方块古壮字研究

《古壮字字典》方块古壮字研究【摘要】：方块古壮字是古代壮族人民用来记录壮族语言的一种文字,是一种以借源汉字为主体,同时又包含自源文字成分的民族文字系统。本文以目前收录古壮字最全的工具书——《古壮字字典》所提供的古壮字为基本的材料依据,通过定性与定量研究的方式,对古壮字文字系统的构成、古壮字的发生、古壮字中的自源字、古壮字中的借源字等问题进行了探讨。全文共分五章:第一章为绪论。本章比较全面地回顾了古壮字研究的历史,特别是新中国成立之后对古壮字的研究,归纳分析了研究古壮字的主要视角和大致分期,着重分析了古壮字文字学研究的成果与不足,并说明了本文的研究思路和宗旨。第二章为古壮字文字系统的构成与发生。本章对古壮字文字系统的构成部分进行了讨论,论证了古壮字中自源文字的存在。从普通文字学角度分析探讨了古壮字的来源问题,认为古壮字除了以汉字为直接源头外,原始图画、原始刻划符号、纹身都可能是古壮字的渊源物。本章对古壮字发生的时代、古壮字的创制者以及古壮字的发生机制等问题也进行了讨论。第三章为自源字研究。本章全面分析考释了《古壮字字典》所收录的含自源成分的古壮字,并对自源古壮字的基本特征进行了分析。第四章为借源字研究。通过定量统计与同义比较的方法对借源古壮字进行了考察,并对借源字的相关特征进行了讨论。分析了古壮字对汉字模仿借用的几种类型。第五章为结语。对全文所做的主要工作和重要结论进行了归纳,提出了有关古壮字发生等一些有待思考探讨

的问题。【关键词】：《古壮字字典》古壮字自源字借源字【学位授予单位】：华东师范大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2008 【分类号】：H21 【目录】：论文摘要6-7Abstract7-9第一章绪论9-28第一节壮族与古壮字概貌9-18一、壮族及其语言9-14二、古壮字概貌14-18第二节关于古壮字研究的学术史回顾18-26一、研究古壮字的主要视角及大致分期18-20二、古壮字的文字学研究20-26第三节本文的研究目标、方法与思路26-28一、研究目标、研究内容和拟解决的问题26二、拟采取的研究方法及可行性26-27三、本论文的宗旨与重点27-28第二章古壮字系统的构成与发生28-72第一节古壮字文字系统的构成28-35第二节古壮字的来源35-55一、前人关于古壮字来源的观点36-39二、古壮字的渊源物39-55第三节古壮字发生的时代55-59第四节古壮字的创制者59-68第五节关于古壮字发生机制的讨论68-72第三章自源字研究72-110第一节概说与考释72-103第二节古壮字中自源字的造字方式及相关问题103-110一、造字方式103-106二、自源字其他特征及相关问题106-110第四章借源字研究110-144第一节借源字的造字方式110-136一、本文的分析方法110-111二、同义比

百度笔试题及答案解析-百度笔试题及答案解析

百度笔试题及答案-百度笔试题及答案百度java笔试题(含答案) 更多面试题，百度面试笔试题解答答案专家回答：第一题简评百度的主要业务是搜索，搜索的基本原理如下 1．编写爬虫程序到互联网上抓取网

页海量的网页。 2．将抓取来的网页通过抽取，以一定的格式保存在能快速检索的文件系统中。 3．把用户输入的字符串进行拆分成关键字去文件系统中查询并返回结果。由以上3点可见，字符串的分析，抽取在搜索引擎中的地位是何等重要。因此，百度的笔试面试题中，出现这样的题就变得理所当然了。以下是该题的java实现，代码如下：程序代码程序代码 import *; import *;

import *; /** * @author tzy * 在下测试通过*/ public class FileNameStat{ private String srcPath;//要统计的文件路径 private Map statMap;//用于统计的map public FileNameStat(String srcPath) { =srcPath; 软件开发网 statMap=new TreeMap(); }

/*获得要统计的URL的文件名*/ public String getFileName(String urlString) { URL url=null; String filePath=null; String fileName=null; try { url=new URL(urlString); filePath=(); int index=0; if ((index=(“/”))!=-1) {

古代汉语

古汉语通论(一)自测题怎样查字典辞书一填空 1 汉语字典辞书的编排方式主要有三种：______、______、______。 2 中国最早讲词义的辞书为______。 3 《说文解字》作者是东汉______，全书分______部，收字______个，又有重文______个。 4 《康熙字典》成书于______年，部首数______，收字______个。 5 《辞源》（修订本）是______词典，用______法编排，部首数______。 6 《辞海》（1979年版）是______辞书。此书部首调整为______个，各字归部的原则是______。 7 《经传释词》的作者是清代______，此书收释虚词______个，释词特色是______。 8 《此诠》的编纂者是______，此书收释虚词______组，共______个，是解放前收释虚词______的虚词词典。二单选题 1、《说文解字》的作者是（） A、许慎 B、张玉书 C、阮元 D、王引之 2、下列工具书，专门解释虚词，收列材料遍及经、史、子、集的是（） A、《经传释词》 B、《说文解字》 C、《经籍纂诂》 D、《助字辨略》 3、下列工具书，可供查检《论语》、《孟子》等儒家经典著作的语句出处的是（） A、《四库全书总目提要》 B、《简明古汉语字典》 C、《十三经索引》 D、《汉语大字典》 4、下列工具书，专门收罗以连绵词为主的古汉语双音词的是（） A、《词诠》 B、《诗词曲语辞汇释》 C、《康熙字典》 D、《辞通》三多选题 1、下列工具书，按平水韵一零六韵分卷编排的是（） A、《经籍纂诂》 B、《佩文韵府》 C、《经传释词》 D、《辞通》

面经笔记数据结构

数据结构及算法知识 1.字典树构造及其优化与应用字典树的核心就是空间换时间，利用字符串的公共前缀来避免无谓的字符串比较，降低查询时间性质： - 根结点不包含字符，除了根结点每个结点都包含一个字符 - 从根结点到某一结点的路径经过的字符连接起来就是该结点对于的字符串 - 查询和建树可以同时进行有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。思路：首先要求得每个词的频率，1G无法放入内存，需要分成多个小文件，对每个小文件的词进行统计（1）散列分治：顺序读取文件，对每个词，可以hash(x)P00(只要不小于1024个文件，是为了保证每个小文件可以放入内存)，这样被映射为5000个小文件，每个文件大概200K，每个文件最少1250个单词（2）对于每个小文件，利用hash_map/字典树记录每个单词出现的频率，（3）用100个元素的最小堆，选出每个文件中的频率最大的100个单词（4）对这5000个小文件进行归并排序，选出最大的100个。 2.大规模文本文件，全是单词，求前10词频的单词（Top k问题是热门问题）

3.如何判断时间，空间复杂度是否为O（logn）最直观的判断就是程序中采用了二分，且二分后只运算数据的一半。但如果两部分都运算的话，时间复杂度就是O(nlogn)了。其实不一定是二分，只不过二分比较常用罢了 4.各个算法的时间和空间复杂度 5.M个有序链表取前k大个元素

6.红黑树的调整红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，它能够确保任何一个节点的左右子树的高度差不会超过二者中较低那个的一倍 1.每个节点要么是红色，要么是黑色。 2.根节点必须是黑色 3.红色节点不能连续（也即是，红色节点的孩子和父亲都不能是红色）。 4.对于每个节点，从该点至null（树尾端）的任何路径，都含有相同个数的黑色节点。在树的结构发生改变时（插入或者删除操作），往往会破坏上述条件3或条件4，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的条件。调整可以分为两类：一类是颜色调整，即改变某个节点的颜色；另一类是结构调整，即改变检索树的结构关系。结构调整过程包含两个基本操作：左旋（Rotate Left），右旋（RotateRight）。

字符串前缀、后缀、子串、字典树

Sicily 1426. Phone List（判断电话号码是否前缀重复）Sample Input 2 3 911 97625999 91125426 5 113 12340 123440 12345 98346 Sample Output NO YES/*用string 类型数组读进所有电话号码，然后用sort 函数对其进行排序。排序与每个号码的长短无关（前面相同的较短的较小），而是从首位开始逐位比较。如对13,123,124,11456使用sort函数进行排序，结果会是11456,123,124,13 这样排序之后如果有不相容的两个号码肯定会出现在相邻的两位了，所以对整个数组所有相邻的两位逐位进行比对即可得到结果。*/ #include #include using namespace std; int main(){ inttestcases;//测试数 cin>>testcases; while(testcases--){ intnum_of_phone_number;//号码数 bool consistent=true;//If two numbers are found inconsistent,it will be false cin>>num_of_phone_number; string numbers[num_of_phone_number];//号码存放数组 for(inti=0;i>numbers[i]; } sort(numbers,numbers+num_of_phone_number);//排序//Now if inconsistent numbers exist,they must be adjacent for(inti=0;i #include #include using namespace std; int main() { string s[ 10000 ]; int t, n; inti; bool find; cin>> t; while ( t-- ) { cin>> n; for ( i = 0; i< n; i++ ) cin>> s[ i ]; sort( s, s + n ); find = false; for ( i = 1; i< n; i++ ) { if ( s[ i ].find( s[ i - 1 ] ) != string::npos ) { find = true; break; } } cout<< ( find ? "NO": "YES" )< #include #include using namespace std;

ACM比赛模板

目录 1.最小生成树 (2) 2.最短路算法 (7) 3.素数打表 (11) 4.最大匹配 (12) 5.线段树（敌兵布阵） (14) 6．线段树（逆序树） (16) 7.树形dp (18) 8.树状数组（段跟新） (20) 9.Kmp模板 (22) 10.线段树（点跟新） (26) 11.强连通 (28) 12.最小割 (31) 13.单源最短路（spfa） (34) 14.三分查找 (36) 15.字典树（统计难题） (38) 16.最大流入门题1273 (40) 17.状态压缩 (43) 18.匈牙利（HDU 2063）（最大匹配） (45) 19.凸包（HDU1348） (47) 20.树状数组(HDU1166) (50) 21.强连通 (52) 22.前向星 (55) 23.矩阵 (58) 24.并查集 (60) 25. SORT (61) 26. STL (63) 27. LCA (HDU 2874) (67) 28. 01背包 (70) 29. 状态压缩代码： (72) 30. 快速幂 (74) 31.矩阵快速幂 (75) 32.GCD & LCM (77) 33.ACM小技巧： (78) 34. /** 大数（高精度）求幂**/ (80) 35. /** 大数除法与求余**/ (82) 36. /** 大数阶乘**/ (84) 37. /** 大数乘法**/ (85) 38. /** 大数累加**/ (86)

1.最小生成树要连通n个城市需要n－1条边线路。可以把边上的权值解释为线路的造价。则最小生成树表示使其造价最小的生成树。 prim算法（矩阵形式）： #define inf 0x3f3f3f3f int prim(int n,int sta)//n表示有n个顶点，sta表从sta这个顶点出发生成最小生成树{ int mark[M],dis[M]; int i,sum = 0; //sum是总的最小生成树边权值 for (i = 0;i < n;i ++) //初始化dis[i] 表从顶点sta到点i的权值 { dis[i] = mat[sta][i]; mark[i] = 0; } mark[sta] = 1; //sta 这个顶点加入最小生成树中 for (i = 1;i < n;i ++) //循环n-1次，每次找出一条最小权值的边 n个点的图 { //只有n-1条边 int min = inf; //inf 表无穷大 for (j = 0;j < n;j ++)//找出当前未在最小生成树中边权最小的顶点 if (!mark[j] && dis[j] < min) min = dis[j],flag = j; mark[flag] = 1; //把该顶点加入最小生成树中 sum += dis[flag]; //sum加上其边权值 for (j = 0;j < n;j ++) //以falg为起点更新到各点是最小权值 if (dis[j] > mat[flag][j]) dis[j] = mat[flag][j]; } return sum; //返回边权总和 } prim算法（边表形式）： struct Edge//frm为起点,to为终点，w为边权，nxt指向下一个顶点 { // int frm; int to,w,nxt; }edge[M]; int vis[M],head[M],dis[M]; void addedge (int cu,int cv,int cw)//生成边的函数

5个好用的字典

5个好用的字典 Besides helping with spelling and word meanings, being able to use a dictionary effectively and regularly is a perfect way to improve your English language skills through the dictionary's range of other helpful information on everyday language usage and grammar. 经常高效地使用词典除了可以帮助我们熟悉拼写和了解意思外，还可以让我们学到许多有用的日常表达和语法，这真不失为提高英语水平的一种好方法。 1.Choose the right dictionary 选一本合适的词典 Upgrade your dictionary every now and then so that you have access to the latest new words that are added to the dictionary every year. 时不时升级一下你的词典，以便于你能了解每年收录进词典里的新词。 2.Find the section of the dictionary with first letter of your word 找到词典中单词首字母所在那部分 Dictionaries follow alphabetical order. For example, "dog" begins with "d" which means that it will be in the section after "c" and before "e". 词典都是按字母表顺序来排列的，比如说“dog”的首字母是“d”，这就意味着“d“这个部分一定是在“c”部分之后，在“e”部分之前。如何查找你听到的单词： Don't forget the possible spellings for trickier words, such as "gnome" begins with a voiceless "g", or "psychology" begins with a voiceless"p",or "knock" begins with a voiceless "k", etc. 别忘了一些“心机“单词首字母不发音，比如说“gnome”的首字母“g”不发音，“psychology”的首字母，“p”也不发音，还有“knock”的首字母“k”也是同理等等。 If you're not entirely sure what the first letter is, start with the letter it sounds like.If you can't find the word under that section, then try other sections. 如果你不确定这个单词的首字母是什么，那就从它听起来像的这个字母开始找起。如果你在这个字母所在的部分里没能找到这个词，就再去其他部分找。比如说，你不知道“psychology”这个词是以“p”开头的，你可能就会在“s”部分里找这个单词。当你在“s”部分里找不到，接下来你就可以试着去“p”的部分里找找看，因为你会想起你见过的“psychic”和“psychosis”这同一种套路的单词。 Also, keep in mind that certain words sound alike that are spelled very differently. For example, "throne" and "thrown" are spelled differently and mean verydifferent things. So be careful that you end up with the correct word. 同样，要记住有一些单词在拼写上完全不同但听起来却很像。比如说，“throne”和“thrown”这个两个词就是，但它们拼写不同意思也不同。所以要特别注意你查到的那个单词是不是正确的词。 3.Read the guide words 查看单词的索引

词频统计 C代码

词频统计排序统计英文文献中的词频，并排序作业单词统计部分采用字典树的方法将单词分类并统计，然后采用字典树的遍历将字典树统计的字符按顺序拼接并将词频读出统一存入数组中，最后采用冒泡排序的方法将数组中的词频按从小到大的顺序排列并输出到文件中。源代码： #include #include #include #define MAX 27 //26个字母和' //字典树的结构体定义 typedef struct Word { Word *next[MAX]; //数组下标0-25代表小写字母，26' int num; }; //结构体定义：单词和对应频率 typedef struct tlist { char word[200]; int time; }; struct tlist list[3000000]; Word *root; char str[200]=""; char tempword[1000]; int size=0; //新建单词的函数 void createWord(char *str) { int len = strlen(str), id; Word *p = root, *q; for(int i = 0; i < len; i ++)//遍历单词判断当前字符是否为字母或' { if(str[i] >= 'a' && str[i] <= 'z') id = str[i] - 'a'; if(str[i] >= 'A' && str[i] <= 'Z')

id = str[i] - 'A'; if(str[i] == '\'') id = 26; if(p->next[id] == NULL)//若已到达链表结尾，开辟新的结构体存入字母 { q = (Word *)malloc(sizeof(Word)); for(int j = 0; j < MAX; j ++) {q->num=0;q->next[j] = NULL;} p->next[id] = q; p = p->next[id]; } else//若未到达链表结尾，指针指向下一个 { p = p->next[id]; } } p->num++; } //读单词的函数 void readWord(Word *p,int len) { int i; for(i=0;i<27;i++) { if(p->next[i]!=NULL) { if (i==26) {str[len+1]='\0';str[len]='\'';len++;} else { str[len]='a'+i; len++; } readWord((Word*)p->next[i],len); len--; } } if(p->num!=0) { str[len]='\0' ; strcpy(list[size].word,str); //如果遇到单词结束标志，将str存入list[size].word

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上海交通大学ACM算法模板gai

ACM 算法模板集Contents 一.常用函数与STL 二.重要公式与定理 1. Fibonacci Number 2. Lucas Number 3. Catalan Number 4. Stirling Number(Second Kind) 5. Bell Number 6. Stirling's Approximation 7. Sum of Reciprocal Approximation 8. Young Tableau 9. 整数划分 10. 错排公式 11. 三角形内切圆半径公式 12. 三角形外接圆半径公式 13. 圆內接四边形面积公式 14. 基础数论公式三.大数模板，字符读入四.数论算法 1. Greatest Common Divisor最大公约数 2. Prime素数判断 3. Sieve Prime素数筛法 4. Module Inverse模逆元 5. Extended Euclid扩展欧几里德算法 6. Modular Linear Equation模线性方程(同余方程) 7. Chinese Remainder Theorem中国余数定理(互素于非互素) 8. Euler Function欧拉函数 9. Farey总数 9. Farey序列构造 10. Miller_Rabbin素数测试，Pollard_rho因式分解五.图论算法 1. 最小生成树(Kruscal算法) 2. 最小生成树(Prim算法) 3. 单源最短路径(Bellman-ford算法) 4. 单源最短路径(Dijkstra算法)

5. 全源最短路径(Folyd算法) 6. 拓扑排序 7. 网络预流和最大流 8. 网络最小费用最大流 9. 网络最大流(高度标号预流推进) 10. 最大团 11. 二分图最大匹配(匈牙利算法) 12. 带权二分图最优匹配(KM算法) 13. 强连通分量(Kosaraju算法) 14. 强连通分量(Gabow算法) 15. 无向图割边割点和双连通分量 16. 最小树形图O(N^3) 17. 最小树形图O(VE) 六.几何算法 1. 几何模板 2. 球面上两点最短距离 3. 三点求圆心坐标 4. 三角形几个重要的点七.专题讨论 1. 树状数组 2. 字典树 3. 后缀树 4. 线段树 5. 并查集 6. 二叉堆 7. 逆序数(归并排序) 8. 树状DP 9. 欧拉路 10. 八数码 11. 高斯消元法 12. 字符串匹配(KMP算法) 13. 全排列,全组合 14. 二维线段树 15. 稳定婚姻匹配 16. 后缀数组 17. 左偏树 18. 标准RMQ-ST 19. 度限制最小生成树 20. 最优比率生成树(0/1分数规划) 21. 最小花费置换 22. 区间K大数 23. LCA - RMQ-ST

TRON Protobuf协议文档

TRON Protobuf协议文档账户有基本账户、资产发布账户和合约账户三种类型。一个账户包含，账户名称，账户类型，地址，余额，投票，其他资产6种属性。一个Account包含6种参数： account_name：该账户的名称——比如：。type:该账户的类型——比如： 0代表的账户类型是Normal。 balance:该账户的TRX余额——比如：4213312。 votes:账户所得投票数——比如：。 asset：除TRX以外账户上的其他资产——比如： {<”WishToken”,66666>,<”Dogie”,233>}TRON使用Google protobuf协议，协议内容涉及到账户，区块，传输多个层面。更进一步的，基本账户可以申请成为验证节点，验证节点具有额外的属性，投票统计数目，公钥，URL，以及历史表现等参数。 3种Account类型：Normal，AssetIssue，Contract。 {(“0x1b7w…9xj3”,323),(“0x8djq…j12m”,88),…,(“0x82nd…mx6i”,10001)}“BillsAccount” 。

一个Witness包含8种参数： address：验证节点的地址——比如：。voteCount：验证节点所得投票数——比如：。pubKey：验证节点的公钥——比如: 。url：验证节点的url链接——比如：。totalProduce：验证节点产生的区块数——比如：。totalMissed：验证节点丢失的区块数——比如：。latestBlockNum：最新的区块高度——比如：。一个block包含transactions和block_header。 transactions：区块里的交易信息。 block_header：区块的组成部分之一。 “0xu82h…7237” 234234 “0xu82h…7237” 2434 7 4522 “https://https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,” 14356325 “7dacsa…3ed” “7dacsa…3ed” “0xu82h…7237” 13534657 “0xu82h…7237” 一个区块由区块头和多笔交易构成。区块头包含时间戳，交易字典树的根，父哈希，签名等区块基本信息。 BlockHeader 包括raw_data和witness_signature。 raw_data：raw信息。 witness_signature：区块头到验证节点的签名。 message raw包含6种参数： timestamp：该消息体的时间戳——比如：。txTrieRoot：Merkle Tree的根——比如：。parentHash：上一个区块的哈希值——比如：。number：区块高度——比如：。witness_id：验证节点的id——比如：。witness_address：验证节点的地址——比如：。

字典与词典

《说文解字》是中国第一部较完整的字典，成书于汉永元十二年（公元100年），又经22年修改，于汉建光元年（公元121年）定稿上奏皇帝。《尔雅》是中国第一部词典，出现于春秋战国时期，经一些人增补，最后成书于西汉（公元前206—公元25年）。字典、词典、辞典、辞书相同之处，单语、双语、多语语文词典（包括字典）、专科辞典、百科辞典、单语百科全书等，具知识汇集储存和便于查检的工具书。字典、词典、辞典属辞书一部分，均属工具书下的一个类别，均有一定的收录单位（字、词、语等）。按一定规则编排，并解说收录单位，附查检方法，结构及编纂方法大致相同。“辞典”通“词典”，“辞书”通“词书”，在某场合下，它们可以通用。辞典以词语为单位，按一定规则排列，提供必需信息以供参考的工具书。辞典可包括词典，但词典不能包括辞典。一般指词以上为单位的语文工具书，以及专科及百科辞典等。词书一般专指语文方面的字典与词典，不指专科辞典等。据段玉裁《说文解字注》的考证，“辞”犹“篇章”，“词”犹“文字”，“辞”大于“词”。故辞书可包括词书，但词书不能包括辞书。辞书是单语、双语、多语语文词典（包括字典）、专科辞典、百科辞典、单语百科全书等，具知识汇集储存和便于查检的工具书。字典、词典、辞典属辞书一部分。买了词典还需买字典吗？因词典和字典有不同的收词对象及功用，词典着重收词，字典则着重收字。世界知识丰富多样，一部辞书不可能包罗万有，解决所有问题。优质辞书编写一般都规范化，具有收词丰富、注音准确、释义简明、例证实用、查检方便及附录详实等特点。一部辞书应有的收词标准应强调所选词目的正确与统一性。正确性指所选词目必须正确无误，不可以破词立目或以误字立目，统一性指选词要遵循统一的标准，防止顾此失彼。除查检字词外，辞书的用途主要为一是总结知识，辞书以条目形式储存最基础、最稳定及最重要的知识；二是传播知识，辞书作为“哑老师”，可当教科书般阅读，从中汲取知识，三是释疑解难，为我们解决学习及工作的问题，如不懂字、词、语之读音、意义及用法等；四是备查参考。

回文树+马拉车

const int MAXN = 100005 ; const int N = 26 ; struct Palindromic_Tree { //cnt最后count一下之后是那个节点代表的回文串出现的次数 int next[MAXN][N] ;//next指针，next指针和字典树类似，指向的串为当前串两端加上同一个字符构成 int fail[MAXN] ;//fail指针，失配后跳转到fail指针指向的节点 int cnt[MAXN] ; //表示节点i表示的本质不同的串的个数（建树时求出的不是完全的，最后count()函数跑一遍以后才是正确的） int num[MAXN] ; //表示以节点i表示的最长回文串的最右端点为回文串结尾的回文串个数 int len[MAXN] ;//len[i]表示节点i表示的回文串的长度（一个节点表示一个回文串）int S[MAXN] ;//存放添加的字符 int last ;//指向新添加一个字母后所形成的最长回文串表示的节点。 int n ;//表示添加的字符个数。 int p ;//表示添加的节点个数。 int newnode ( int l ) {//新建节点 for ( int i = 0 ; i < N ; ++ i ) next[p][i] = 0 ; cnt[p] = 0 ; num[p] = 0 ; len[p] = l ; return p ++ ; } void init () {//初始化 p = 0 ; newnode ( 0 ) ; newnode ( -1 ) ; last = 0 ; n = 0 ; S[n] = -1 ;//开头放一个字符集中没有的字符，减少特判 fail[0] = 1 ; } int get_fail ( int x ) {//和KMP一样，失配后找一个尽量最长的 while ( S[n - len[x] - 1] != S[n] ) x = fail[x] ; return x ; } void add ( int c ) { c -= 'a' ; S[++ n] = c ;

字典树及应用

Trie树（字典树） Trie树就是字符树，其核心思想就是空间换时间。举个简单的例子。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。由字母a～z所组成的字符串的一个集合中，各个字符的长度之和为n。设计一个O(n)时间的算法，将这个集合中所有字符串依字典进行排序。注意，这里可能存在非常长的字符串。 #include #include typedef struct tire { struct tire *next[26]; char date; int cnt; }*_tire; void init_tire(_tire root, char *string) { _tire s; s=root; while(*string!='\0') { if(s->next[*string - 'a']==NULL) { s->next[*string - 'a'] = (_tire)malloc(sizeof(struct tire)); (s->next[*string - 'a'])->date = *string;

字典电子版

谁有电子版新华字典之类的软件？要免费的，不需要注册的。我知道天下没有免费的午餐，但我还是想要。当然如果你有注册码给我，我也不会反对！祝你开心！！愿你快乐！！！先谢了！！！！问题补充：哇！真多呀！但多数要注册？兄弟，你能告诉我那个是免费的，不需要注册的？谢谢！！！ 2006-2-21 11:37 最佳答案 1. 电子新华字典 2.3 电子新华字典共收录汉字7028个，内容丰富详细，含概字音、字义、字型、示例、英文解释 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,/ soft/28975.htm 2. 新华字典词典 V2006 Build 01.10 〖新华字典词典〗软件是一个精巧、全面、新颖的桌面资 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,/soft/2 2521.html 3. 新华字典词典 2006 build 01.10 一个精巧、全面、新颖的桌面资料工具 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html, /home/educate/19547 .html 4. 汉语电子字典4.3 集新华字典、汉语词典、成语辞典为一身的电子辞典 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html, /home/educate/15629 .html 5. 电子新华字典V2.3 电子新华字典共收录汉字7028个，内容丰富详细，含概字 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,/soft/1 6233.html 6. 电子新华字典2.3 电子新华字典共收录汉字7028个，内容丰富详细 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html, /home/educate/19246 .html 7. 语文助理V1.0 语文助理包括：新华字典、成语、日历及其它资料三合一 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,/soft/1 4560.html 8. 新方码打字王8.8 《新方码打字王》 100%以新华字典部首为字根，怎么写字就怎么打字，不背字根，不用拼音 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,/ soft/13764.htm 9. 新华字典词典 V2005 Build 12.15 〖新华字典词典〗软件是一个精巧、全面、新颖的桌面资料工具。软件收集了中国所有 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html,/li st.php?id=31874 10. 新华字典+成语词典+歇后语典2005 build 03.20 精巧、全面、新颖的桌面资料工具 https://www.wendangku.net/doc/2d18237403.html, /home/educate/19533 .html 11. 新华字典词典 2006 build 01.10

计算机中树的优点与重要性

计算机中树的优点与重要性年09月18日22:22:55 ?标签： ?计算机科学/ ?树 ?3209 关于树树是含有|V|个节点|V|?1条边的最小无向连通图。在计算机中，树随处可在，可说是图论和计算机科学中的重中之重。理解树的结构，树的思想和树的优异性质对于程序设计大有裨益。我将由多个方面入手阐述这一优雅的结构。树作为图的优异性质 ?树的大小是确定的，只需要Θ(|V|)的空间。 ?树是连通的，只需要进行一次搜索就可以完成遍历。 ?当树的根确定了，任意两点间的关系也唯一确定了，也可看做有向图。 ?树的连通子图也是树。 ?当树较均匀时，从根到叶的步数～Θ(log|V|) ?树上两两节点之间存在唯一的简单路径。树可说是一类非常特殊的图，由于其特殊的性质，科学家们创造许多独属于树的算法，方便处理树形结构，也通过树形结构解决了大量算法问题，数据储存问题和程序调用的问题。

树在计算机体系中的作用在计算机体系中，树的地位是无可替代的。计算机的核心是计算和储存，而树有效地解决了储存的问题和计算时程序调用的问题。程序调用与树计算机中的一个关键就是如何建立程序之间的调用关系。科学家们利用栈的结构很好地处理了这个问题，程序的递归和栈的操作实质上都是建立在树形结构的基础上的。实际上栈的push和pop操作与树访问子节点和回到父节点的效果是等价的，栈底到栈顶的元素实际上就是根到当前节点的元素。递归程序具象化表达之后，我们都称之为递归树，栈和树其实都可以表达程序之间调用的关系。程序之间调用的关系就是，被调用的程序应当在调用程序完成之前完成，这其实是建立在程序之间的偏序关系。其对应概念为栈之中先入栈的元素出栈之前后入栈的要先出栈，树之中要退到父节点必须先退出子节点。实质上栈和树可以表达程序之间的偏序关系。而选择栈而非树的原因就是程序调用中很多时候不需要退出一个程序的路径的信息，自然无需真的构建一张图，栈可以更高效地做到树做到的事情。