基于 trie 树的最长匹配分词测试

之前的软件设计与开发实践课程中,自己构思的大作业题目.做的具有核心功能,但是还欠缺边边角角的小功能和持久化数据结构,先放出来,有机会一点点改.github:https://github.com/chuxiuhong/smarteditor 数据结构,使用过程截图以及源代码如下: #数据结构 **trie树** trie树相应的介绍点击链接[https://en.wikipedia.org/wiki/Trie](https://en.wikipedia.org/wiki/Trie) trie树在p

Trie树,又称单词查找树或键树,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和排序大量的字符串(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:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高.Trie的核心思想是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 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

1.引言 题目的意思应该是:在一个给定的字典中,求与给定的字符串的编辑距离不大于2的所有的单词.原先写过两片关于此问题的文章,那两片篇章文章给出两种解决思路:其一是暴力求解法,这种方法最容易想到.就是将词典中的词一一与给定的字符串计算编辑距离,不大于2的输出,大于2的舍弃,这种方法思路简单但是很费时间.其二根据词典中这些词之间的编辑距离建立一个以单词为节点的Trie树,遍历的时候,通过计算根节点与给定字符串的编辑距离就可以排除掉一部分分支了,然后继续计算该字符串与剩余的分支的根的编辑距离,继续排

#1014 : Trie树 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和小Ho是一对好朋友,出生在信息化社会的他们对编程产生了莫大的兴趣,他们约定好互相帮助,在编程的学习道路上一同前进. 这一天,他们遇到了一本词典,于是小Hi就向小Ho提出了那个经典的问题:“小Ho,你能不能对于每一个我给出的字符串,都在这个词典里面找到以这个字符串开头的所有单词呢?” 身经百战的小Ho答道:“怎么会不能呢!你每给我一个字符串,我就依次遍历词典里的所有单词,检查你给我的字

http://www.hankcs.com/nlp/ansj-word-pairs-array-tire-tree-achieved-with-arrays-dic-dictionary-format.html arrays.dic是一个双数组Trie树格式的词典,用文本的形式储存了索引,字串,base,check,status与词性. 一个直观的图示: index就是base数组中的下标. term是词的当前状态,不一定代表一个词,如“一举一”是“一举一动”的前缀. base是base数组的值

第一部分:跳跃表 本文将总结一种数据结构:跳跃表.前半部分跳跃表性质和操作的介绍直接摘自<让算法的效率跳起来--浅谈"跳跃表"的相关操作及其应用>上海市华东师范大学第二附属中学 魏冉.之后将附上跳跃表的源代码,以及本人对其的了解.难免有错误之处,希望指正,共同进步.谢谢. 跳跃表(Skip List)是1987年才诞生的一种崭新的数据结构,它在进行查找.插入.删除等操作时的期望时间复杂度均为O(logn),有着近乎替代平衡树的本领.而且最重要的一点,就是它的编程复杂度较同类

hihocoder #1014 题目地址:http://hihocoder.com/problemset/problem/1014 hihocoder #1036 题目地址: http://hihocoder.com/problemset/problem/1036 trie图其实就是trie树+KMP #1014trie树 #include<stdio.h> #include <algorithm> #include <cstring> #include <str

前言:本文章来源于我在知乎上回答的一个问题 AVL树,红黑树,B树,B+树,Trie树都分别应用在哪些现实场景中? 看完后您可能会了解到这些数据结构大致的原理及为什么用在这些场景,文章并不涉及具体操作(如插入删除等等) 目录 AVL树 AVL树原理与应用 红黑树 红黑树原理与应用 B/B+树 B/B+树原理与应用 Trie树 Trie树原理与应用 AVL树 简介: AVL树是最早的自平衡二叉树,在早期应用还相对来说比较广,后期由于旋转次数过多而被红黑树等结构取代(二者都是用来搜索的),AVL树内

特别声明 本文只是一篇笔记类的文章,所以不存在什么抄袭之类的. 以下为我研究时参考过的链接(有很多,这里我只列出我记得的): Trie(字典树)的应用--查找联系人 trie树 Trie树:应用于统计和排序 牛人源码,研究代码来源 1.字典树的概念 字典树,因为它的搜索快捷的特性被单词搜索系统使用,故又称单词查找树.它是一种树形结构的数据结构.之所以快速,是因为它用空间代替了速度. 2.字典树的特点: 字典树有三个基本性质: 1.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2.从根节点