【字典树Trie】1.空间换时间 2.比hashmap快(使用了公共前缀)

原创 已于 2023-08-22 13:08:38 修改 · 302 阅读 · 0 ·
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于 2021-11-28 13:28:25 首次发布
本文探讨了利用公共前缀降低字符串查找效率的空间换时间策略，对比HashMap，特别适用于大量字符串的统计、排序。它是一种基于树的高效数据结构，如用于字符串存储和处理的高效工具。

1.原理：通过公共前缀，来降低查询时间的开销，是一种空间换时间的做法。

2.比：hashmap快，是一种树形结构。常用于：统计、排序、保存大量的字符串(不限于)。

字典树 Trie
yake1965
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的每个节点只有两个孩子，那如果每个节点可以有多个孩子呢？这就形成了「多叉树的子节点数目一般不是固定的，所以会用变长数组来保存所有的子节点的指针。」是一种特殊的多叉树，它的 TrieNode 中 chidren 是一个大小为 26 的一维数组（当输入只有小写字符），分别对应了 26 个英文字符 ‘a’ ~ ‘z’，也就是说形成了一棵「26 叉树」。Trie（发音类似 “try”），又称前缀树或字典树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如。
【数据结构】初入数据结构的字典树 ( Trie Tree ) 及实现
长路漫漫的歇脚处
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字典树(前缀树)
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03-20 941
Trie树，即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构，是一种哈希树的变种，典型应用是用于统计和排序大量相同的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是: 利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓字符串的比较。有些参考书将堆直接定义为序列，但是，从逻辑结构上讲，还是将堆定义为完全二叉树更好。虽然堆的典型实现方法是数组，但从逻辑的角度上讲，堆实际上是一种树结构。Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。
字典树
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字典树，也称前缀树，是一种哈希树的变种。典型应用是统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。主要思想是用时间来换空间。 上面这棵Trie树包含的字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点的编号是我们为了描述方便加上去的。树中的每一条边上都标识有一...
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字典树，前缀树，某方面比哈希表还厉害的玩意
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前缀树 Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。 它有3个基本性质： 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。 每个节点的所有
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