Trie树(oversimplified python version)

本文详细介绍了如何使用Python构建一个自定义字典树,并提供了搜索部分匹配字符串的功能。通过实例演示了如何将关键词列表转换为字典树结构,以及如何进行高效的部分匹配查询。

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

参考网站: http://blog.youkuaiyun.com/psrincsdn/article/details/8158182?reload

#!/usr/bin/env python

import sys, pickle, re

class TrieNode(object):
    def __init__(self):
        self.value = None
        self.children = {}

class Trie(object):
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def add(self, key):
        node = self.root
        for char in key:
            if char not in node.children:
                child = TrieNode()
                node.children[char] = child
                node = child
            else:
                node = node.children[char]
        node.value = key

    def search(self, key):
        '''return all partially matched strings with the input key'''
        node = self.root
        matches = []
        for char in key:
            if char not in node.children:
                break
            node = node.children[char]
            if node.value:
                matches.append(node.value)
        return matches

def gen_trie(input_file, output_file):
    trie = Trie()
    with open(input_file) as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            trie.add(line)
    with open(output_file, 'wb') as f:
        pickle.dump(trie, f)

if __name__ == '__main__':
    gen_trie('your_key_list', 'output_trie_file')


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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