字符串匹配-trie自动机

最新推荐文章于 2025-08-12 10:15:29 发布
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#F#

本文介绍了Trie自动机的基础概念，它是一种用于字符串匹配的确定性有向无环自动机。文中通过图示解释了其工作原理，并讨论了如何通过代码实现Trie自动机的状态转换函数F(q)，该函数关联了状态q与模式串集合P中的字符串。

１、trie自动机是识别字符串的确定性有向无环自动机

２、图示


 
３、构造代码
F(q)包括了状态q所对应的P（一个包括模式串的集合）中的字符串


 
【数据结构与算法】【字符串匹配】Trie树
dadongwudi的博客
08-06 676
一、 什么是“Trie树”？ 1. 他是一种树形结构，是一种专门处理字符串匹配的数据结构，解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。 2. Trie树的本质是利用字符串之间公共前缀，将重复的前缀合并在一起 Trie 树的本质，就是利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起。 how，hi，her，hello，so，see 其中，根节点不包含任何信息，每个节点表示一个字符串中的字符，从根节点到红色节点的一条路径表示一个字符串（红色节点并不都是叶子节点）。 3. 查找 当在Trie树中查找一个字符
多模式字符串匹配 - AC自动机原理及实现
柚子树's Blog
05-22 1093
给一个字符串，找出字符串中指定的单词，如果是单个词，我们可以通过暴力解法，从头开始遍历字符串，判断是否存在指定的单词，当然还有一种更优的解法，那就是KMP算法，通过构造next数组，保存匹配的中间状态，在查找单词失败时，不用退回到字符串开头重新进行匹配，实现了O(m+n)的时间复杂度。这种在一个字符串中找一个单词的匹配成为单模式匹配，如果要在一个字符串中寻找多个子串了，那就是将要谈到的多模式匹配，如何实现呢？对每个子串进行KMP匹配，当然也可以。但是有一种更为优秀的多模式匹配算法，那就是AC自动机算法。
hiho一下 第四周 Hihocoder #1036 : Trie图
Luke的学习笔记
08-05 2119
#1036 : Trie图 时间限制:20000ms 单点时限:1000ms 内存限制:512MB 描述 前情回顾 上回说到，小Hi和小Ho接受到了河蟹先生伟大而光荣的任务：河蟹先生将要给与他们一篇从互联网上收集来的文章，和一本厚厚的河蟹词典，而他们要做的是判断这篇文章中是否存在那些属于河蟹词典中的词语。 当时，小Hi和小Ho的水平还是十分有限，他
后缀自动机在Trie树上的应用详解
x3468714225的博客
08-12 308
本文详细介绍了后缀自动机(SAM)在Trie树上的应用方法。通过将多个字符串插入Trie树共享公共前缀，再基于BFS遍历构建后缀自动机，可高效解决多字符串匹配问题。文章包含Trie树和SAM的结构定义、关键算法步骤(包括Trie构建、SAM插入操作和结果统计)以及复杂度分析(O(L×|Σ|))。提供的完整代码实现了在Trie上构建SAM，并统计不同子串数量和状态总数，适用于处理洛谷相关模板题。
Trie + AC自动机
Wtothey_的博客
08-17 329
目录 Trie 字典树 AC自动机 Trie 字典树 进行快速的查找字符串是否存在 进行快速的字符串的前缀和的相关的性质的查询 建立 struct Trie{ int ch[maxn][30]; int tot; //总结点个数 int cnt[maxn]; //是否为单词 void init(){ tot = ...
字符串处理- AC 自动机.rar
09-16
使用AC自动机进行字符串匹配有以下几个关键点： - 跳转：在文本中移动时，如果当前字符与字典树节点对应的字符匹配，就沿着字典树向下移动；如果不匹配，就通过失败指针回溯到可能的匹配位置，然后继续尝试匹配。 - ...
字符串 --- KMP Eentend-Kmp 自动机 trie图 trie树 后缀树 后缀数组
北岛知寒
03-05 644
涉及到字符串的问题，无外乎这样一些算法和数据结构：自动机 KMP算法 Extend-KMP 后缀树 后缀数组 trie树 trie图及其应用。当然这些都是比较高级的数据结构和算法，而这里面最常用和最熟悉的大概是kmp，即使如此还是有相当一部分人也不理解kmp，更别说其他的了。当然一般的字符串问题中，我们只要用简单的暴力算法就可以解决了，然后如果暴力效率太低，就用个hash。当然hash也是一个面试
深入理解Aho-Corasick自动机算法1
08-03
Aho-Corasick自动机（简称AC自动机）是一种在字符串搜索中非常高效的算法，尤其在处理多个模式串匹配时。该算法由Aho和Corasick在1975年提出，它结合了Trie树和KMP算法的优点，减少了重复匹配，提高了匹配效率。 **...
大规模字符串匹配：AC自动机与三叉搜索树的结合
在大规模字符串匹配中，三叉树可以有效地存储和处理大量的模式串，而AC自动机则通过优化的失配转移函数来减少不必要的状态检查，提高了搜索效率。 ### 实际应用： - **大规模字符串匹配**：如标题所述，AC-...
字符串匹配2——多模式匹配(Trie树 AC自动机)
南国的技术栈
01-20 2006
前言 紧接着上一篇文章字符串匹配1，在上一篇文章里，我们主要总结归纳的是一个字符串和另一个字符串相比较。这篇文章，南国总结归纳的是两种常见的多模式匹配算法Trie树和AC自动机 多模式匹配：一个主串和多个模式串中间的匹配问题。 当然，聪明的你一定会问难道之前所学的单模式匹配的算法就不能用；爱解决问题吗？ 答案是当然可以，但是用单模式的字符串算法解决这类问题总体的时间开销就会大很多，对于这类问题 我...
Trie树字符串匹配
CyberXavier的博客
03-10 373
Trie树字符串匹配 Trie树实际上是一个多叉树的结构，实用于字符串的匹配。 Trie树中有个二维数组 son[N][26]，表示当前结点的儿子，如果没有的话，可以等于++idx。Trie树本质上是一颗多叉树，对于字母而言最多有26个子结点。所以这个数组包含了两条信息。比如：son[1][0]=2表示1结点的一个值为a的子结点为结点2;如果son[1][0] = 0，则意味着没有值为a子结点。 维护一个字符串集合，支持两种操作： #include<iostream> using na
字符串匹配算法（Trie树）
Michael是个半路程序员
06-25 7358
文章目录1. Trie树概念2. Trie树操作2.1 存储2.2 插入2.3 查询 1. Trie树概念 Trie树，也叫字典树，它是一个树形结构。是一种专门处理字符串匹配的数据结构，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串。 Trie树本质，利用字符串之间的公共前缀，将重复的前缀合并在一起。 2. Trie树操作 2.1 存储 Trie树是一个多叉树；二叉树的数据结构里存放着左右子节...
字符串匹配算法（AC自动机 Aho-Corasick）
Michael是个半路程序员
06-27 2144
文章目录1. 多模式串匹配2. 经典多模式串匹配--AC自动机 1. 多模式串匹配 前面学的BF、RK、BM、KMP都是单模式串匹配算法（一个模式串，一个主串） 多模式串匹配，即在一个主串中查找多个模式串（Trie树是多模式匹配） 比如实现多个敏感词过滤；单模式需要一遍遍的，扫描，过滤，扫描，过滤；多模式扫描一遍，过滤完成 2. 经典多模式串匹配–AC自动机 AC自动机算法（Aho-Cora...
多模式字符串匹配：Trie树
m0_37145844的博客
11-07 625
Trie树 定义 Trie树，也叫“字典树”，是一种树形结构，专门用来处理字符串匹配的数据结构。 Trie树的本质，利用字符串间的公共前缀，将重复的字符合并在一起，形成一个树形结构，并且给叶子节点打上标记。其中，根节点不包含任何信息，每个节点表示一个字符串中的一个字符，从根节点到叶子节点的一个路径，表示一个字符串。 Trie树是一个多叉树。 多叉树存储 todo 实现 插入字符串 ...
字典树的运用，实现字符串的精确匹配与模糊匹配
breakpoints_的博客
04-20 3951
背景 实现 项目里面的一个 字符串检索功能（无关业务，只写实现，后续 需要融入项目，会把树生成一段二进制blob 放到内存，变长的字节储存listsize 以及一些偏移 会重新构造搜索算法，预计一周后会继续与大家分享） 需求 现有一棵树（普通树）有10w个字符串，索引为ID，现要实现2个功能 1： 给定一字符串快速查找该字符串的位置 2：输入一字符串 每输入...
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
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软件工具Notepad系列文本编辑器安装配置指南：Windows系统记事本与Notepad++下载使用全流程解析
12-05
内容概要：本文详细介绍了Windows自带记事本（Notepad）和功能增强型文本编辑器Notepad++的下载、安装、配置及使用方法。重点讲解了Notepad++的官方下载渠道、安装步骤（包括安装版与便携版）、首次使用时的语言与编码设置、插件安装、主题优化以及特色功能如多标签编辑、语法高亮、搜索替换和宏录制等。同时提供了常见问题解决方案，并对比了Notepad++与其他主流编辑器（如VS Code、Sublime Text等）的功能差异，给出了不同使用场景下的选择建议。; 适合人群：需要进行简单文本编辑或代码编写的初学者、程序员及IT技术人员，尤其适合希望提升编辑效率的办公人员和开发者；; 使用场景及目标：①快速安装并配置Notepad++用于编程和文本处理；②解决中文乱码、右键菜单缺失、插件安装失败等问题；③根据实际需求选择合适的文本编辑工具；④实现便携式编辑环境搭建； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，优先从官网下载软件以确保安全，安装过程中注意选项勾选，首次使用时应完成基本配置以优化体验，同时可结合插件扩展功能，提升工作效率。
AI 代码审查Review工具（附部署方式指南和源代码）
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AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统（如 GitHub 和 GitLab）的 Webhook，利用大型语言模型（LLM）对代码变更进行分析，并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外，它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更，调用 AI 分析代码，并将审查意见自动评论到 PR/MR，同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook，监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析，旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式（例如，定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议）逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果，系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析，并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见（详细模式下为多条，通用模式下为每个文件一条）发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后，自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题，也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务，快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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