5. Trie树

class Trie{
    int n;
    int[][] son;
    int[] cnt;
    int idx = 0;
    Trie(int n){
        this.n = n;
        son = new int[n][26];
        cnt = new int[n];
    }

    public void insert(String s){
        char[] c = s.toCharArray();
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < c.length; i++){
            int u = c[i] - 'a';
            if (son[p][u] == 0) son[p][u] = ++idx;
            p = son[p][u];
        }
        cnt[p]++;
    }

    public int query(String s){
        char[] c = s.toCharArray();
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < c.length; i++){
            int u = c[i] - 'a';
            if (son[p][u] == 0) return 0;
            p = son[p][u];
        }
        return cnt[p];
    }
}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
07-26
### Trie的实现原理 Trie(又称前缀)是一种多叉结构,主要用于高效地处理字符串集合。其核心思想是通过共享字符串的前缀部分来减少存储空间和加快查找速度。每个节点代表一个字符,而从根节点到某一子节点的路径组成一个字符串,表示该字符串的存在。 Trie的节点通常包含以下两个主要属性: - **isKey**:布尔值,标记该节点是否为某个完整字符串的结尾。 - **children**:一个指针数组,指向该节点的子节点。数组的大小通常取决于字符集的大小(例如,对于英文小写字母来说,大小为26)。 Trie的基本操作包括插入、查找和删除: - **插入操作**:从根节点开始,依次匹配字符串中的每个字符。如果字符不存在,则创建新节点。当整个字符串插入完成后,将最后一个节点的`isKey`标记为`true`。 - **查找操作**:从根节点出发,匹配字符串中的每个字符。如果中途字符无法匹配,则说明字符串不存在;如果所有字符都匹配成功,还需检查最后一个节点的`isKey`标志,以确认是否为完整字符串。 - **删除操作**:首先确认字符串是否存在于Trie中,如果存在,则从字符串的最后一个字符开始逐层回溯删除节点,直到遇到共享前缀的字符为止。 以下是一个简单的Trie实现的Java代码示例: ```java class TrieNode { private boolean isKey; // 是否为关键词结尾 private TrieNode[] children; // 子节点指针 public TrieNode() { this.isKey = false; this.children = new TrieNode[26]; // 假设只包含小写字母 } public boolean containsKey(char ch) { return children[ch - 'a'] != null; } public TrieNode get(char ch) { return children[ch - 'a']; } public void put(char ch, TrieNode node) { children[ch - 'a'] = node; } public void setKey(boolean key) { isKey = key; } public boolean isKey() { return isKey; } } public class Trie { private TrieNode root; public Trie() { root = new TrieNode(); } // 插入字符串 public void insert(String word) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char currentChar = word.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { node.put(currentChar, new TrieNode()); } node = node.get(currentChar); } node.setKey(true); } // 查找字符串 public boolean search(String word) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < word.length(); i++) { char currentChar = word.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { return false; } node = node.get(currentChar); } return node != null && node.isKey(); } // 检查前缀是否存在 public boolean startsWith(String prefix) { TrieNode node = root; for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) { char currentChar = prefix.charAt(i); if (!node.containsKey(currentChar)) { return false; } node = node.get(currentChar); } return node != null; } } ``` ### Trie的应用场景 Trie因其高效的前缀匹配特性,在多个领域有着广泛的应用,例如: - **搜索引擎的关键词提示**:用户在搜索框输入时,Trie可以快速提供与输入前缀匹配的关键词建议,提升用户体验[^3]。 - **拼写检查**:Trie可以用于拼写检查工具中,通过查找与输入单词相似的正确拼写来纠正错误。 - **自动补全**:在输入框中,如浏览器地址栏或命令行界面,Trie可以用于自动补全功能,根据用户输入的部分字符提供完整的建议。 - **IP路由**:在网络路由中,Trie可以用于最长前缀匹配问题,快速找到最佳的路由路径。 - **词典实现**:Trie可以用于构建高效的词典系统,支持快速的单词插入、查找和删除操作。 由于Trie的高效性,它在处理大量字符串数据时表现尤为出色。然而,Trie并不是所有场景下的最优选择。对于动态集合数据的查找,散列表或红黑可能更为合适。Trie的优势在于其前缀匹配能力,因此更适合于需要频繁进行前缀匹配查询的场景[^3]。 ### 相关问题 1. Trie与哈希表相比有哪些优缺点? 2. 如何优化Trie以减少内存占用? 3. Trie在拼写检查中的具体实现方式是什么? 4. Trie如何支持通配符匹配? 5. Trie能否支持中文字符的处理?如果可以,如何实现?
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