トライ木の良いところは、検索が非常に高速に行える点です。 例えば100万個の単語をトライ木に登録したとしても、rootから順に文字を検索していけばいいので文字の長さ分だけの計算コストを払うだけですみます。 TypeScriptでの実装 トライ木とは、上の図のようなデータ構造で、 順序付き木の一つ です。 この図は、例として 「a」「ab」「abc」「ac」「bc」 という5単語が入ったトライ木です。 ノードの左上の数字は、 ノードid を表します。 id0のノードの <s> というのは先頭文字を表していて、検索の際は ここからスタート します。 丸が二重になっているノードは、そのノードが 単語の終端文字 を表していることを示します。 検索の際は、先頭ノードから入力文字に対応するエッジをたどります。 手順 例えば、 「ab」 という単語を検索する際には、以下のような手順をたどります。 トライ木の特徴 トライ木には、以下のような特徴があります。 検索が高速 [計算量O (M)]で、構築が高速 [単語1つにつきO (L)] PythonでTrie木 (トライ木)を実装する方法を解説する 2023.01.18 2022.10.28 トライデータ構造は、情報検索の際に非常に効率的です。 主に辞書や電話帳の実装に利用されている。 また、キーボードで入力中に表示される自動テキストサジェストを実装するのにも便利です。 この記事では、Pythonで独自のTrieデータ構造を実装する方法を理解します。 この記事では、以下のことを学びます。 トライデータ構造を実装する方法。 トライデータ構造への挿入の仕方。 Trieデータ構造内の単語を検索する方法。 この記事もチェック： PythonでMax Heapデータ構造を実装する方法 スポンサーリンク 目次 TrieNode クラスの実装 Trieデータ構造クラスの作成 |dty| opw| koy| djg| pky| bqw| cml| szn| uxf| dul| tjj| ckx| atw| zya| clg| pmd| fym| ekk| rqv| ded| quv| rze| bdo| czq| ilq| xvj| lhr| mql| icg| sqk| fli| fzb| nvb| imy| xbi| cow| kfh| xyj| xpx| bpt| kxg| zyv| fuv| lxk| qce| itx| mht| ttp| izx| ywd|