忘记您所知道的关于字符串搜索的一切 - 尝试会让您大吃一惊!
来源:dev.to
2024-10-01 12:43:01
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各位小伙伴们,大家好呀!看看今天我又给各位带来了什么文章?本文标题是《忘记您所知道的关于字符串搜索的一切 - 尝试会让您大吃一惊!》,很明显是关于文章的文章哈哈哈,其中内容主要会涉及到等等,如果能帮到你,觉得很不错的话,欢迎各位多多点评和分享!

trie数据结构简介
trie,也称为前缀树,是一种高效的树状数据结构,用于存储和检索字符串。它对于涉及字符串搜索、前缀匹配和自动完成功能的任务特别有用。
发音:
- 这是一个单音节词
- 末尾的“ie”发音为长“e”音,类似于“see”或“tree”
- 它与“pie”或“die”不押韵 这种发音有助于将其与其他外观相似的单词区分开来,并强调其与数据检索操作的联系。
何时使用 trie
在您需要以下情况的情况下尝试是理想的选择:
- 快速执行基于前缀的搜索
- 实现自动完成功能
- 存储单词词典以进行拼写检查
- 高效存储和检索具有公共前缀的字符串 ## 可视化 trie
让我们想象一个包含单词“cat”、“car”和“dog”的特里树:
root
/ | \
c d ...
/ |
a o
/ \ |
t r g
每个节点代表一个字符,从根节点到叶节点的路径组成完整的单词。
在 javascript 中实现 trie
让我们用 javascript 实现一个基本的 trie 结构:
class TrieNode {
constructor() {
this.children = {};
this.isEndOfWord = false;
}
}
class Trie {
constructor() {
this.root = new TrieNode();
}
// Insert a word into the trie
insert(word) {
let node = this.root;
for (let char of word) {
if (!node.children[char]) {
node.children[char] = new TrieNode();
}
node = node.children[char];
}
node.isEndOfWord = true;
}
// Search for a word in the trie
search(word) {
let node = this.root;
for (let char of word) {
if (!node.children[char]) {
return false;
}
node = node.children[char];
}
return node.isEndOfWord;
}
// Check if any word starts with the given prefix
startsWith(prefix) {
let node = this.root;
for (let char of prefix) {
if (!node.children[char]) {
return false;
}
node = node.children[char];
}
return true;
}
}
// Example usage
const trie = new Trie();
// Insert words
trie.insert("apple");
trie.insert("app");
trie.insert("banana");
console.log(trie.search("apple")); // Output: true
console.log(trie.search("app")); // Output: true
console.log(trie.search("appl")); // Output: false
console.log(trie.startsWith("app")); // Output: true
console.log(trie.startsWith("ban")); // Output: true
console.log(trie.startsWith("cat")); // Output: false
守则解释
- class trienode:表示 trie 中的一个节点。每个节点都有:: 一个用于存储子节点的对象: 一个布尔标志,用于标记单词的结尾
- class trie:主要的 trie 结构及其方法:
- 插入:向特里树添加一个单词
- 搜索:检查单词是否存在于 trie
- startswith:检查 trie 中是否有任何单词以给定前缀开头
- 该方法遍历 trie,为不存在的字符创建新节点,并将最后一个节点标记为单词的结尾。
- 该方法沿着给定单词的路径遍历 trie,如果找到整个单词并将其标记为完整单词,则返回。
- 该方法类似,但只检查给定的前缀是否存在于 trie 中,而不管它是否是一个完整的单词。
时间和空间复杂度
- 时间复杂度:
- 插入:o(m),其中 m 是单词的长度
- 搜索:o(m),其中 m 是单词的长度
- startswith:o(m),其中 m 是前缀的长度
- 空间复杂度:o(n * m),其中n是单词数,m是单词的平均长度
tries 为字符串相关操作提供了出色的性能,特别是在处理大量具有公共前缀的单词时。它们提供快速查找和前缀匹配,这使得它们在自动完成系统、ip 路由表和字典实现等各种应用中具有无价的价值。
如果您喜欢本教程,请在此处关注我,并在 x/twitter 上关注我:@turckalicious。本文是在 wonderfall (https://wonderfall.xyz) 的帮助下完成的,这是一款人工智能驱动的交互式文档编辑器,可帮助您更快地研究、写作和迭代。
今天关于《忘记您所知道的关于字符串搜索的一切 - 尝试会让您大吃一惊!》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
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