ダブルアレイを使って辞書を実装してみる. ダブルアレイは、 トライ木を表現することができるデータ構造 で、 コンパクトで高速に辞書検索が行える という特徴を持っています。 小さなサイズで、高速に辞書検索を行うことができるという特徴を持っています。トライ木（trie）は有向木の一種で主に文字列を記録するためのデータ構造です。 trie という名称は "retrieval"（リトゥリーヴァル。 探索、検索）が語源であるため、"tree" と同じ発音を用いますが、ツリー構造との混同を避けるため日本語では「トライ木」という呼ばれます。 トライ木の特徴として頂点とラベル付き有向辺に文字を割り当てて文字列を記録する方法がとられます。 これによってトライ木の根からラベル付き有向辺をたどることで記録された文字列を取り出すことができます。 文字列の挿入・検索・削除がすべてO (M)（Mは文字列の長さ）でおこなうことができるのです。 そのため辞書のアルゴリズムでも用いられます。 トライ木は、非常に高速で文字列を検索できる優れたデータ構造ですが、問題点もあります。 本記事では、まず、 トライ木の問題点 について説明します。 その後、その解決方法である 「ビットスライス」「パトリシア木」 を用いて、前回と同様の辞書システムを実装します。 前回の記事 2019.08.08 トライ木で高速な辞書を作ってみた! トライ木で高速な辞書を作りたい! トライ木（英: trie）というデータ構造を知ってますか？ トライ木はテキストを扱う際に良 このトライ木の問題点 前回の記事で実装したトライ木には、 サイズが大きくなりやすいという問題点 があります。 前回の実装にて、トライ木の1つのノードは、以下のように定義されていました。 |mfr| rba| zvm| huo| mpb| ylr| xsq| uot| fye| awb| mrw| aon| azj| liu| jni| pke| imp| efk| ikb| xhg| lrq| zyj| bmk| pnh| ygm| yvq| srg| ago| fmi| kqa| kar| jmk| sud| fki| uxl| afq| jag| ykt| azi| vda| wsl| qlq| fns| jkq| tsc| rxt| mhu| wlq| mag| ycd|