Description
在进行文法分析的时候，通常需要检测一个单词是否在我们的单词列表里。为了提高查找和定位的速度，通常都画出与单词列表所对应的单词查找树，其特点如下： (1) 根结点不包含字母，除根结点外每一个结点都仅包含一个大写英文字母； (2) 从根结点到某一结点，路径上经过的字母依次连起来所构成的字母序列，称为该结点对应的单词。单词列表中的每个单词，都是该单词查找树某个结点所对应的单词； (3) 在满足上述条件下，该单词查找树的结点数最少。 (4) 例如，下图左边的单词列表就对应下图右边的单词查找树。注意，对一个确定的单词列表，请统计对应的单词查找树的结点数（包含根结点）。Input
该文件为一个单词列表，每一行仅包含一个单词和一个换行/回车符。每个单词仅由大写的英文字母组成，长度不超过63个字母 。文件总长度不超过32K，至少有一行数据。Output
该文件中仅包含一个整数和一个换行/回车符。该整数为单词列表对应的单词查找树的结点数。Sample Input
A AN ASP AS ASC ASCII BAS BASIC
Sample Output
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题目分析
一般方法：
根据对建树的过程的了解。对于当前被处理的单词和当前树：在根结点的子结点中找单词的第一位字母，若存在则进而在该结点的子结点中寻找第二位……如此下去直到单词结束，即不需要在该树中添加结点；或单词的第n位不能被找到，即将单词的第n位及其后的字母依次加入单词查找树中去。优化处理：
因为本问题只是问你结点总数，而非建树方案，且有32K文件，所以考虑不通过建树就直接算出结点数。 为了说明问题的本质，我们给出一个定义：一个单词相对于另一个单词的差：设单词1的长度为L，且与单词2从第N位开始不一致，则说单词1相对于单词2的差为L-N+1，这是描述单词相似程度的量。可见，将一个单词加入单词树的时候，须加入的结点数等于该单词树中已有单词的差的最小值。 单词的字典顺序排列后的序列则具有类似的特性，即在一个字典顺序序列中，第m个单词相对于第m-1个单词的差必定是它对于前m-1个单词的差中最小的。于是，得出建树的等效算法： ① 读入文件； ② 对单词列表进行字典顺序排序； ③ 依次计算每个单词对前一单词的差，并把差累加起来。注意：第 一个单词相对于“空”的差为该单词的长度； ④ 累加和再加上1（根结点），输出结果。 #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include<sstream> #include<iomanip> using namespace std; int zimucha(string s1,string s2); string s[10000]; int n=0; int main() { while(cin>>s[n]) { n++; } sort(s,s+n); int sum=s[0].length(); for(int i=1;i<n;i++) { sum+=zimucha(s[i-1],s[i]); } cout<<sum+1; return 0; } int zimucha(string s1,string s2) { int l1=s1.length(); int l2=s2.length(); int count=0; for(int i=0;i<l2;i++) { if(l1<=i) { count=l2-l1; break; } if(s1[i]!=s2[i]) { count=l2-i; break; } } return count; }