Suffix Tree

最新推荐文章于 2024-11-07 08:55:52 发布
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文章标签： 面试 数据结构与算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/isaacke/article/details/84738322
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http://blog.youkuaiyun.com/g9yuayon/article/details/2574781

在文本T里查询T是否包含子串P（复杂度同流行的KMP相当）。
文本T里找出最长重复子串。比如abcdabcefda里abc同da都重复出现，而最长重复子串是abc。
找出字符串S1同S2的最长公共子串。注意不是常用作动态规划例子的LCS哈。比如字符串acdfg同akdfc的最长公共子串为df，而他们的LCS是adf。
Ziv-Lampel无损压缩算法。
还有就是这道面试题问的最长回文了。
isaacke
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祥林嫂精神恍惚痛苦呼唤之关于Suffix Tree
负暄琐话
06-21 16万+
优快云的大大们啊，行行好啊。修复这坨不能自动上传图片的错误啊。好像已经三个月了啊。图多的时候发文章真地很痛苦啊。Orz Orz Orz在pongba的讨论组上看到一道Amazon的面试题：找出给定字符串里的最长回文。例子：输入XMADAMYX。则输出MADAM。这道题的流行解法是用后缀树（Suffix Tree)。这坨数据结构最酷的地方是用它能高效解决一大票复杂的字符串编程问题：
suffix tree
12-10
后缀树（Suffix Tree）是一种高效的数据结构，用于处理字符串查询和模式匹配问题。它在文本索引、生物信息学、自然语言处理等领域有广泛应用。后缀树的主要优点是能够快速地查找一个字符串的所有后缀，同时也能进行...
后缀树
aijianxie8808的博客
10-27 351
在《字符串匹配算法》一文中，我们熟悉了字符串匹配问题的形式定义： 文本（Text）是一个长度为 n 的数组 T[1..n]； 模式（Pattern）是一个长度为 m 且 m≤n 的数组 P[1..m]； T 和 P 中的元素都属于有限的字母表Σ 表； 如果 0≤s≤n-m，并且 T[s+1..s+m] = P[1..m]，即对 1≤j≤m，有 T[s+j] = P[j]，则...
[算法系列之二十四]后缀树（Suffix Tree）
SmartSi
02-27 959
之前有篇文章（[算法系列之二十]字典树（Trie））我们详细的介绍了字典树。有了这些基础我们就能更好的理解后缀树了。 一 引言 模式匹配问题 给定一个文本text[0…n-1], 和一个模式串 pattern[0…m-1]，写一个函数 search(char pattern[], char text[]), 打印出pattern在text中出现的所有位置(n > m)。 这个问题...
后缀树(suffix tree)
weixin_34272308的博客
12-29 176
参考： 从前缀树谈到后缀树 后缀树 Suffix Tree—后缀树 字典树(trie树)、后缀树 一.前缀树 简述：又名单词查找树，tries树，一种多路树形结构，常用来操作字符串（但不限于字符串），和hash效率有一拼（二者效率高低是相对的，后面比较）。 性质：不同字符串的相同前缀只保存一份。 操作：查找，插入，删除。 举个例子： 假设有这么几个单词 ...
ukkonen-suffixtree:Ukkonen 后缀树构建算法的 AC 实现，带有测试套件和树打印
07-13
这是 Esko Ukkonen 在线后缀树构建算法的 C 语言基本实现。... 正如那里所解释的，tree.c 文件可以用更快的实现代替，例如，一个对大节点使用小哈希表的实现。 提供的实现使用足够用于测试和演示目的的链表。
SuffixTree后缀树讲义
02-12
例如，在某些后缀树的实现中，可能会用到稀疏后缀树（sparse suffix tree）或者后缀数组（suffix array）和后缀链接（suffix link）的组合，这样可以在处理非常大的数据集时优化空间复杂度。 后缀树不仅在理论上...
SuffixTree_java.zip_javascript
09-20
这个压缩包“SuffixTree_java.zip_javascript”虽然带有JavaScript标签，但从文件列表来看，它包含的是一个名为“SuffixTree.java”的Java源代码文件。这表明该代码实现可能是用Java语言编写的后缀树算法，可以被...
Suffix Tree（后缀树）
ding7530的博客
06-20 322
　　这篇简单的谈谈后缀树原理及实现。 　　如前缀树原理一般，后缀trie树是将字符串的每个后缀使用trie树的算法来构造。例如banana的所有后缀： 0: banana 1: anana 2: nana 3: ana 4: na 5: a 　　按字典序排列后： 5: a 3: ana 1: anana 0:...
后缀树 Suffix Tree
weixin_30352191的博客
08-13 371
今天看到一个很神奇的字符串搜索的算法——后缀树，之前真是孤陋寡闻啊。而且后缀树的资料好像还不那么多，讲的也不完全清楚，搜索再三，发现了一些讲得比较清楚的文章： 1. 关于后缀树：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c98b9600100atij.html 2. 后缀树【suffix tree】：http://blog.youkuaiyun.com/TsengYuen/artic...
后缀树(Suffix Tree)
wyjvip333的专栏
12-28 297
1,后缀树（Suffix tree）是一种数据结构，能快速解决很多关于字符串的问题。后缀树提出的目的是用来支持有效的字符串匹配和查询。 简单点说，后缀树就是将一个给定字符串的所有后缀全部压入一个Trie,然后将只有单个叶子的节点压缩，从而形成的一棵树. 2,后缀树的用途，总结起来大概有如下几种 (1). 查找字符串o是否在字符串S中。 方案：用S构造后缀树，按在trie中搜索字串的方法...
后缀树（Suffix Tree）
hermito的专栏
06-04 905
from：http://www.acmerblog.com/suffix-tree-6152.html 后缀树 Edward McCreight 在1976年提出了一个合理的解决方法摆脱了后缀字典树在应用上的困境，他发表的论文中提出了后缀树（suffix tree）。 一个给定的文本text的后缀树就是一个压缩的后缀字典树。压缩至的是路径压缩，去除了只有一个子边的节点。例
后缀树（Suffix tree）
Allenlzcoder的博客
09-23 1613
概述 后缀树，就是把一串字符的所有后缀保存并且压缩的字典树。相对于字典树来说，后缀树并不是针对大量字符串的，而是针对一个或几个字符串来解决问题。比如字符串的回文子串，两个字符串的最长公共子串等等。 性质：一个字符串构造了一棵树，树中保存了该字符串所有的后缀。 操作：就是建立和应用。 （1）建立后缀树 比如单词banana，它的所有后缀显示到下面的。0代表从第一个字符为起点，终点不用说都是字符串的...
后缀树（Suffix Tree) 应用
zhongjie的专栏
11-02 1980
在pongba的讨论组上看到一道Amazon的面试题：找出给定字符串里的最长回文。例子：输入XMADAMYX。则输出MADAM。这道题的流行解法是用后缀树（Suffix Tree)。这坨数据结构最酷的地方是用它能高效解决一大票复杂的字符串编程问题： 在文本T里查询T是否包含子串P（复杂度同流行的KMP相当）。 文本T里找出最长重复子串。比如abcdabcefda里abc同da都重复出现，而最
Suffix Tree (后缀树)、Suffix Array (后缀数组)、LZW树详细解读
欢迎来到我的博客！这里是一个专注于计算机技术的分享平台，涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里找到有价值的内容。
11-07 1241
以下是 后缀树（Suffix Tree）、后缀数组（Suffix Array） 以及 LZW树 的详细介绍，包括定义、原理、优缺点和应用场景。
转：Suffix Tree—后缀树
very home
06-27 968
转：http://www.cppblog.com/yuyang7/archive/2009/03/29/78252.html Suffix tree—后缀树 l 简介 后缀树是一种PAT树，它描述了给定字符串的所有后缀，许多重要的字符串操作都能够在后缀树上快速地实现。 l 定义 一个长度为n的字符串S，它的后缀树定义为一棵满足如下条件的树： n 从根到树叶的路径与S的后缀一一对应。即每
后缀树的构造方法-Ukkonen详解
zhongjie的专栏
11-17 2032
后缀树的构造方法-Ukkonen详解   2010-09-13 21:47:06|  分类： 算法 |  标签：后缀树的构造方法-  ukkonen详解   |字号大中小 订阅   最近在学习后缀树的构造，在网上找了好久发觉国内详解它的构造的文章胜少，在苦苦寻觅了许久，终于发现了一个网友翻译的一篇文章，很好，于是我转帖出来，希望能有更多的人受益，也希望国内多
后缀树 & c++代码实现
kaimMarch的博客
11-10 3794
后缀树----构建 1.后缀树简介 后缀树是一种数据结构，一个具有m个字符的字符串S的后缀树T，就是一个包含一个根节点的有向树，该树恰好带有m+1个叶子，这些叶子被赋予从0到m的标号。每一个内部节点，除了根节点以外，都至少有两个子节点，而且每条边都用S的一个子串来标识。出自同一节点的任意两条边的标识不会以相同的字符开始。后缀树的关键特征是：对于任何叶子i，从根节点到该叶子所经历的边的所有标识串连...
Python实现compact suffix tree
最新发布
11-23
Python实现紧凑前缀树（Compact Suffix Tree），也称为压缩后缀数组或后缀树的一种变种，通常用于高效地搜索文本模式或字符串相似度计算。这种数据结构相比于标准的后缀树节省空间，因为它只存储每个节点的实际后缀长度而不是完整后缀。 在Python中，可以使用内置的数据结构和一些高级库如`collections`、`heapq`等来构建。首先，你需要了解如何创建基本的后缀树，然后通过优化策略如只保存每个节点的结束字符位置和后缀长度来实现压缩。以下是一个简化的示例： ```python from collections import defaultdict class CompactSuffixTree: def __init__(self, text): self.text = text self.root = {} self.end_positions = defaultdict(list) for i in range(len(text)): self._add_suffix(i, text[i], i) def _add_suffix(self, start, char, end): node = self.root length = end - start + 1 for c in reversed(char): if c not in node: node[c] = {} node = node[c] node['#'] = (start, length) # '#'标记结束位置 if '#' not in node: node['#'] = None self.end_positions[length].append(start) def search(self, pattern): node = self.root length = len(pattern) for c in pattern: if c not in node: return None node = node[c] return node.get('#') # 使用示例 tree = CompactSuffixTree("abracadabra") print(tree.search("abra")) # 输出：(0, 4) ``` 在这个例子中，我们首先遍历输入文本，对于每个后缀，我们在树上从根开始构建，并记录每个节点的最后一个字符的位置和长度。查找模式时，我们可以直接沿着路径直到遇到结束位置。
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