TrieTree

最新推荐文章于 2022-09-25 22:33:46 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Android_chunhui/article/details/103672950 
class TrieTree
{
   
   
public:
	//定义trie树节点，26个字符是定义在分支上。
	struct Node
	{
   
   
		int across;
		int end;
		shared_ptr<Node> nexts[26
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Trie Tree和Radix Tree
走在前往架构师的路上
06-13 5790
前言 在实际应用场景中，很多时候我们会用到字典集的查找。通过一个键值key，去拿到它对应的值对象。这种方法确实很高效，很快，但是这里有个问题，当字典集储存的键值很多的情况时，毫无疑问，这里会消耗掉大量的内存空间。这个在我们做基数计数的统计应用时，这个空间会膨胀地特别厉害。本节笔者将要谈论的是对于基数统计来说，使用上更为适用的1种数据结构Trie Tree以及它的衍生优化版Radix Tree。 ...
使用TrieTree（字典树）来实现敏感词过滤
weixin_55850954的博客
05-01 1989
字典树（TrieTree），是一种树形结构，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串,如01字典树）。主要思想是利用字符串的公共前缀来节约存储空间。很好地利用了串的公共前缀，节约了存储空间。字典树主要包含两种操作，插入和查找。字典树具有以下规则：-1. 根节点不包含字符，其他节点包含一个字符。从根节点到某一节点经过的字符连接起来构成一个字符串。如图中的 him 、 her 、 cat 、 no 、 nova。一个字符串与 Trie 树中的一条路径对应。
Java实现字典树TrieTree
Leo's Blog
08-19 6995
为了准备阿里的网上笔试,这几天回顾了数据结构.看到字典树时,突然发现四六级的高频词可以用字典树找出来的.(应该不会是一个一个数出来的吧....) 构造字典树的过程如下: 1.首先确定树节点需要用怎么样的数据结构,我是这样写的: public class TrieTreeNode { /** * 节点深度 */ public short depth; /** * 存放当前节点
【数据结构】字典树TrieTree图文详解
热门推荐
qq_49688477的博客
07-18 4万+
问题引入 现在，我给你n个单词,然后进行q次询问，每一次询问一个单词b，问你b是否出现在n个单词中，你会如何去求呢？ 暴力搜索？但是我们如果这么做的话时间复杂度一下就高上去了。大家都是成熟的ACMer了，不要再惦记着暴力的方法啦，要优雅。 你想想，问题的描述像不像查字典的操作？你平时是怎么查字典的？想想看？ 如果你要在字典中查找单词“Avalon”，你是不是先找到首字母为‘A’的部分，然后再找第二个单词为‘V’的部分······最后，你可能可以找到这个单词，当然，也有可能这本词典并没有这个单词。 你想想看，
TrieTree结构
Corlin Blog
09-25 594
TrieTree 又称为前缀树、字典树，是一种用于字符串处理的结构。给定一个字符串集合（字典），提供下面所述的操作。
TrieTree+敏感词过滤
qq_43557402的博客
11-20 540
昨天自己写了一个敏感词过滤算法。 TrieTree是跟着左神学的，因为最近在做网页，不可避免的后台会遇见敏感词过滤，这个在大家的生活中应该很常见，比如游戏，以及随意的一个网站都会有。 我是依靠自己的理解写的，必定有很多考虑不周到的地方。所以看的话，大家当个参考就可以了。 先了解一下前缀树，TrieTree，也可称为字典树。 最基本的字典树是由一个boolean类型的变量和一个TrieNode[26...
Trie Tree算法概述及Python实现
Chatopera
09-14 606
Trie Tree广泛的使用与分词和检索算法中，在实现聊天机器人时，常用来作为高级数据的存储，因为其存储和搜索效率较高。本文给出数据定义和工作原理，python的实现。 数据结构 class Node(): static = 0 def __init__(self): self.fail = None self.next = [None]*KIND self.end = False self.word = None Node.static += 1 分词原理 (1) 从根结点开始一
Trie Tree
weixin_51973156的博客
12-28 310
12.28 每日一题：472. Concatenated Words 如果读者对字典树不了解，可以先去做472. Concatenated Words然后接着往下阅读～ 首先介绍一下Trie，又称前缀树或字典树，除此之外Trie是一颗非典型的多叉树模型。它非常特殊，因为它与'a'~'z'这26个字母相关。 这是普通的多叉树： struct TreeNode { int value; //结点值 TreeNode* children[Num]; //指向孩子结点 };
trie tree
eCode代码加工厂
12-01 439
trie tree也叫字典树，快速的解决类似对于每一个给出的字符串，如何在词典（一组字符串）里面找到以这个字符串开头的所有单词这样的问题。 对于少量的查询，当然可以对每个需要查询的字符串，依次遍历词典里的所有单词，检查需要查询的字符串是不是这个单词的前缀就行了。可是对于大量数据的运行效果就会指数级的变差。用一棵树来表示整个词典就能很好的解决这个问题。这样的数就是trie tree。
C# TrieTree介绍及实现方法
09-05
C#中的TrieTree，又称字典树，是一种高效的数据结构，尤其在自然语言处理（NLP）和文本搜索领域有着广泛的应用。它的主要功能是存储字符串集合，并允许快速查找和匹配这些字符串。TrieTree的基本思想是通过将字符串...
TrieTree-字典树
01-27
TrieTree，又称前缀树或字典树，是一种用于快速检索字符串集合中字符串的有序树数据结构。TrieTree特别适合用于实现字典功能，它能够高效地处理诸如自动补全、前缀匹配等问题。通过将字符串分解为单个字符并以树形...
基于知识图谱和trietree的垃圾分类新版算法源码.zip
03-27
《基于知识图谱和Trietree的垃圾分类新版算法源码》是一份极具学习价值的资源。该源码聚焦于垃圾分类领域，巧妙地融合了知识图谱与Trietree技术，为解决垃圾分类难题提供了创新且高效的算法方案。 知识图谱作为强大...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
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本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
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11-24
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C# 实现TrieTree：字典树的数据结构与应用
“C# TrieTree介绍及实现方法” 在计算机科学中，TrieTree，也称为前缀树或字典树，是一种高效的数据结构，常用于字符串搜索和存储。它尤其在自然语言处理（NLP）领域中发挥着重要作用，如NGram分析，通过构建Trie...
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