描述
小Hi和小Ho是一對好朋友，出生在信息化社會的他們對編程產生了莫大的興趣，他們約定好互相幫助，在編程的學習道路上一同前進。
這一天，他們遇到了一本詞典，於是小Hi就向小Ho提出了那個經典的問題：“小Ho，你能不能對於每一個我給出的字符串，都在這個詞典裏面找到以這個字符串開頭的所有單詞呢？”
身經百戰的小Ho答道：“怎麼會不能呢！你每給我一個字符串，我就依次遍歷詞典裏的所有單詞，檢查你給我的字符串是不是這個單詞的前綴不就是了？”
小Hi笑道：“你啊，還是太年輕了！~假設這本詞典裏有10萬個單詞，我詢問你一萬次，你得要算到哪年哪月去？”
小Ho低頭算了一算，看着那一堆堆的0，頓時感覺自己這輩子都要花在上面了...
小Hi看着小Ho的囧樣，也是繼續笑道：“讓我來提高一下你的知識水平吧~你知道樹這樣一種數據結構麼？”
小Ho想了想，說道：“知道~它是一種基礎的數據結構，就像這裏說的一樣！”
小Hi滿意的點了點頭，說道：“那你知道我怎麼樣用一棵樹來表示整個詞典麼？”
小Ho搖搖頭表示自己不清楚。
“你看，我們現在得到了這樣一棵樹，那麼你看，如果我給你一個字符串ap，你要怎麼找到所有以ap開頭的單詞呢？”小Hi又開始考校小Ho。
“唔...一個個遍歷所有的單詞？”小Ho還是不忘自己最開始提出來的算法。
“笨！這棵樹難道就白構建了！”小Hi教訓完小Ho，繼續道：“看好了！”
“那麼現在！趕緊去用代碼實現吧！”小Hi如是說道
提示一：Trie樹的建立
小Hi於是在紙上畫了一會，遞給小Ho，道：“你看這棵樹和這個詞典有什麼關係？”
小Ho盯着手裏的紙想了一會道：“我知道了！對於從樹的根節點走到每一個黑色節點所經過的路徑，如果將路徑上的字母都連起來的話，就都對應着詞典中的一個單詞呢！”
小Hi說道：“那你知道如何根據一個詞典構建這樣一棵樹麼？”
“不造！”
“想你也不知道，我來告訴你吧~”小Hi擺出一副老師的樣子，說道：“你先這麼想，如果我已經有了這樣的一個詞典和對應的一棵樹，我要添加一個新的單詞apart，我應該怎麼做？”
“讓我想想……”小Ho又開始苦思冥想：“首先我要先看看已經能走到哪一步了對吧？比如我從1號節點走"a"這一條邊就可以走到2號節點，然後從2號節點走"p"這一條邊可以走到3號節點，然後……就沒路可走了！這時候我就需要添加一條從3號節點出發且標記爲"p"的邊纔可以接着往下走……最後就是這樣了！然後我把最後到達的這個結點標記爲黑色就可以了。”
小Hi說道：“真聰明~那你不妨再算算如果是一個有10W個單詞的詞典，每個單詞的長度不超過10的話，這棵樹會有多大？”
小Ho於是掏出筆來，一邊畫一遍唸叨：“假設我已經將前三個單詞構成了這樣一棵樹，那麼我要添加一個新的單詞的時候，最壞情況是這個單詞和之前的三個單詞都沒有公共前綴，那麼這個新的單詞的長度如果是5的話，我就至少要添加5個結點到樹中才能夠繼續表示這個詞典！”
“而如果每次都是最壞情況的話，這棵樹最多也就100W個結點這麼大！更何況最壞情況是不可能次次都發生的！畢竟字母表也才26個字母呢！”小Ho繼續說道。
“嗯~這樣我們是不是就可以用（單詞個數*單詞長度）個結點來表示一個詞典了呢？小Hi問道。
“是的呢！”小Ho道：“但是這樣一棵樹又有什麼用呢？”
“可別小看了它，它就是傳說中的Trie樹哦~至於他有什麼用，一會你就知道了！”小Hi笑嘻嘻的回答道。
提示二：如何使用Trie樹
小Hi在樹上用綠色標出了一個節點，遞給小Ho。
“這個結點……是從根節點先走"a"然後走"p"到達的結點呢！哦~~我知道了，以這個結點爲根的子樹裏所有標記結點都是以"ap"爲前綴的單詞呢！而且所有以"ap"爲前綴的單詞都在以這個節點爲根的子樹裏~”小Ho驚喜道。
“是的呢~那你對怎麼解決我的問題有想法了麼？”小Hi追問道。
“唔...那就是每次拿到你的字符串之後，我在樹上找到其對應的那個結點，然後統計這個節點中有多少個標記節點？”小Ho不是很確定的答道：“但是這樣...似乎在最壞情況，也就是你每次給個字符串都很短的時候，我還是要掃描這棵樹的很大一部分呢？也就是說雖然平均時間複雜度降低了，但是最壞情況時間複雜度還是很高的樣子！”
小Hi笑嘻嘻道：”沒想到你自己看出來了呢~我還以爲又要教訓你了！~那你有什麼好的解決方法麼？”
“沒呢！小Hi你就別賣關子了，趕緊告訴我吧！”被折磨的夠嗆的小Ho開始求饒。
“好吧！就幫你這一回~”
輸入
輸入的第一行爲一個正整數n，表示詞典的大小，其後n行，每一行一個單詞（不保證是英文單詞，也有可能是火星文單詞哦），單詞由不超過10個的小寫英文字母組成，可能存在相同的單詞，此時應將其視作不同的單詞。接下來的一行爲一個正整數m，表示小Hi詢問的次數，其後m行，每一行一個字符串，該字符串由不超過10個的小寫英文字母組成，表示小Hi的一個詢問。
在20%的數據中n, m<=10，詞典的字母表大小<=2.
在60%的數據中n, m<=1000，詞典的字母表大小<=5.
在100%的數據中n, m<=100000，詞典的字母表大小<=26.
本題按通過的數據量排名哦～
輸出
對於小Hi的每一個詢問，輸出一個整數Ans,表示詞典中以小Hi給出的字符串爲前綴的單詞的個數。
5 babaab babbbaaaa abba aaaaabaa babaababb 5 babb baabaaa bab bb bbabbaab樣例輸出
1 0 3 0 0
#include <iostream>
#define L 11
using namespace std;
typedef struct TNode{
int num;
struct TNode *child[26];
TNode(){
num = 0;
int i;
for(i=0;i<26;i++){
child[i] = NULL;
}
}
}TNode;
void InTree(TNode *root,char word[]);
int Find(TNode *root,char word[]);
int main(void)
{
int n,m;
char word[L];
TNode *root = new TNode();
for(cin>>n;n--;){
cin>>word;
InTree(root,word);
}
for(cin>>m;m--;){
cin>>word;
cout<<Find(root,word)<<endl;
}
return 0;
}
void InTree(TNode *root,char word[]){
for(int i=0;word[i];i++){
int pos = word[i]-'a';
if(root->child[pos]==NULL)
root->child[pos] = new TNode();
root->child[pos]->num++;
root = root->child[pos];
}
}
int Find(TNode *root,char word[]){
for(int i=0;word[i];i++){
int pos = word[i] - 'a';
if(root->child[pos] == NULL)
return 0;
root = root->child[pos];
}
return root->num;
}
