トライの実装と利用
概要
トライは、プレフィックス ツリーとも呼ばれます。文字列操作に一般的に使用される効率的なデータ構造。トライの出力構造を理解することは、効果的なトライの実装と利用にとって重要です。
出力構造
トライは、各ノードが文字に対応する入れ子になった辞書として表すことができます。とその子は、トライに格納されている単語内の後続の文字に対応します。たとえば、単語「foo」、「bar」、「baz」、および「barz」から構築された次のトライを考えてみましょう。
{ 'b': { 'a': { 'r': {'_end_': '_end_', 'z': {'_end_': '_end_'}}, 'z': {'_end_': '_end_'} } }, 'f': { 'o': {'o': {'_end_': '_end_'}} } }
各単語は、ルート ノードからノードへのパスによって表されます。特別な '_end_' インジケーターでマークされたリーフ ノード。
検索効率
ネストされた辞書トライの検索操作は効率的です。各検索ステップには定数時間の辞書アクセスが含まれるため、数十万のエントリを含む大規模な入力セットに適しています。
複数単語ブロックの処理
処理するには複数の単語のブロックでは、区切り文字 (「-」や「 」など) を使用して単語を区切ることができます。各ワード ブロックは、トライ内の別個のエンティティとして扱うことができます。
プレフィックスまたはサフィックス リンク (DAWG の場合)
有向非巡回ワード グラフ (DAWG) の作成には、以下が含まれます。現在の単語が構造内の別の単語と接尾辞を共有していることを検出します。これには、レーベンシュタイン距離を使用するなど、これらの重複を効率的に判断できるアルゴリズムを実装する必要があります。
追加メモ
ネストされた辞書の試行のスケーラビリティとスペース効率を考慮することが重要です。大規模なデータセットの場合。また、提供された回答で明示的にカバーされていない挿入、削除、その他の操作のための追加メソッドを実装する必要がある場合もあります。
以上がTrys はどのように文字列データを保存および取得するのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。