搜索引擎中suggestion背后的算法结构

最新推荐文章于 2021-03-14 12:22:07 发布
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#搜索 #算法 #搜索引擎

搜索引擎的Suggestion功能在用户输入时能迅速提供可能的查询建议，这背后的关键是字典树（Trie树）的数据结构。通过字典树，可以实现字符串的快速检索、排序和查找最长公共前缀。Suggestion结果通常基于用户日志中的查询词关注度进行排序，并且会定期更新以保持时效性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我们使用某个搜索引擎的时候，往往你刚输入开头，页面就会给出一些我们极有可能想要查的内容，

例如今天想搜索玉免号内容，刚打了个玉字，下面就给出了玉兔提示(suggestion)



那么这是怎么做到的呢？


来看下百度百科对字典数据描述,我想你就知道答案了

至于有多个suggestion结果的时候如何选择的问题，可以根据某时间内用户日志中对查询词关注度排序得到

另外，这个suggestion是会及时更新的，意思是一般每天都会后台更新一次


字典树

Trie树即字典树。

又称单词查找树， Trie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，排序和保存大量的字符串（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：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的字符串比较，查询效率比 哈希表高。

1性质

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； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

2

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