Trie树

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Trie
大贝贝壳的博客
03-12 173
首先题目的名字都告诉你了这题是一道关于字典树的题目（我一开始就没用这个。。。所以GG了30分 为什么要用trie树呢？ Trie 的强大之处就在于它的时间复杂度。它的插入和查询时间复杂度都为 O(k) ，其中 k 为 key 的长度，与 Trie 中保存了多少个元素无关。Hash 表号称是 O(1) 的，但在计算 hash 的时候就肯定会是 O(k) ，而且还有碰撞之类的问题；Trie 的缺点...
Trie树（Prefix Tree）介绍
dbbaq24022的专栏
05-09 676
本文用尽量简洁的语言介绍一种树形数据结构 —— Trie树。 一、什么是Trie树 Trie树，又叫字典树、前缀树（Prefix Tree）、单词查找树 或 键树，是一种多叉树结构。如下图： 上图是一棵Trie树，表示了关键字集合{“a”, “to”, “tea”, “ted”, “ten”, “i”, “in”, “inn”} 。从上图可以归纳...
c++ trie树
www_dong的博客
10-27 593
Trie（也叫前缀树或字典树）是一种树形数据结构，主要用于快速检索字符串集合中的前缀匹配，常见于词典、自动补全、IP 路由等场景。
trie 树
mango09の世界
10-06 297
一、普通 trie\rm trietrie 树 trie\rm trietrie 树又称字典树、前缀树，它把很多单词放到一棵树上，使用空间去换时间。 LUOGU2580 于是他错误的点名开始了 Description\text{Description}Description 给定 nnn 个互不相同且只含小写字母的字符串，以及 mmm 个问题，每个问题给出一个字符串 SSS： 若 SSS 在这 nnn 个字符串中出现过： 若 SSS 是第一次被问，输出OK； 若 SSS 已经被问过，输出REPEAT。
trie树(字典树)
buaichifanqie的博客
10-01 1515
字典树（Trie），也称为前缀树或单词查找树，是一种用于存储字符串集合的数据结构，特别适用于处理前缀相关的问题。字典树的基本特点是通过共享公共前缀来节省存储空间，并且可以高效地进行字符串查询操作。
数据结构与算法笔记：基础篇 -Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？
chenjian723122704的专栏
06-17 1220
Trie 树也叫 “字典树”。顾名思义，它是一个树形结构。它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的问题。当然，这样一个问题可以有多种解决方法，比如散列表、红黑树，或者前面几篇文章讲到的一些字符串匹配算法，但是 Trie 树在这个问题的解决上，有它特有的优点。不仅如此，Trie 树能解决的问题也不限于此，一会再慢慢分析。现在，先来看下，Trie 树到底长什么样子。我举个简单的例子来说明下。
Trie树(字典树)的介绍及Java实现
08-31
Trie树，也被称为字典树或前缀树，是一种数据结构，主要用于高效地存储和检索字符串集合中的数据。在Trie树中，每个节点代表一个字符串的前缀，从根节点到某个节点的路径上的字符序列构成了该节点对应的字符串。这种...
PHP字典树(Trie树)定义与实现方法示例
10-19
字典树，又称为Trie树或前缀树，是一种高效的数据结构，主要用于存储和检索具有公共前缀的字符串。这种数据结构能够大大减少字符串比较的次数，提高查询效率，尤其在处理大量字符串时效果显著。在搜索引擎系统中，...
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模，构建出整个微电网的集中状态空间模型，并在此基础上实施线性化处理，便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤，包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导，最终通过Matlab代码实现模型仿真验证，展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法；②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用；③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计；④通过Matlab代码复现和扩展模型，服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程，重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导，同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
jira从入门到精通.doc
12-05
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CursorFreeVIP-1.11.03-windows辅助ai工具刷新机器码
12-05
和cursor辅助搭配，辅助理解代码
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
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基于MATLAB的光伏板缺陷检测系统.zip
12-05
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三维点云数据处理与可视化教学资源库_包含点云采集去噪配准分割分类特征提取三维重建语义理解深度学习点云处理PointNetRandLA-NetKPConv等.zip
12-05
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基于少量序列纹理稀疏图像的高精度三维地形重建系统_通过有限图像资源实现数字高程模型与数字地形模型的自动化生成_适用于地理信息系统分析地质灾害监测城市规划及虚拟现实场景构建_整合.zip
12-05
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trie树
07-26
### Trie树的实现原理 Trie树（又称前缀树）是一种多叉树结构，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树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树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树中，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树实现的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树的应用场景 Trie树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树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树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树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树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树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树的高效性，它在处理大量字符串数据时表现尤为出色。然而，Trie树并不是所有场景下的最优选择。对于动态集合数据的查找，散列表或红黑树可能更为合适。Trie树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树与哈希表相比有哪些优缺点？ 2. 如何优化Trie树以减少内存占用？ 3. Trie树在拼写检查中的具体实现方式是什么？ 4. Trie树如何支持通配符匹配？ 5. Trie树能否支持中文字符的处理？如果可以，如何实现？
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