Trie树构造与查找

trie树即字典树,前缀树

 1 #!/usr/bin/env python
 2 #-*-coding:utf-8-*-
 3 ‘‘‘
 4 Description:
 5 Created on 2015年9月21日
 6 @author: zenwan
 7 @version:
 8 ‘‘‘
 9 li = [‘自然‘,‘语言‘,‘处理‘]
10 class Node():
11     def __init__(self,key = None,nextnode = None):
12         self.key = key
13         self.nextnode = nextnode
14 #构造
15 def cre_node():
16     trie = Node()
17     p=trie
18     #trie1 = Node(‘a‘,Node(‘b‘,Node(‘c‘,None)))
19     for item in li:
20         p.key = item
21         p.nextnode = Node()
22         p=p.nextnode
23     return trie
24 #查找
25 def findnode(trie):
26     if trie == None:
27         return
28     else:
29         print trie.key
30         findnode(trie.nextnode)
31 trie = cre_node()
32 findnode(trie)
时间: 2024-08-15 08:52:33

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问题描述: Trie树 又称单词查找树,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,排序和保存大量的字符串(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. 举个例子:os,oh,old,char,chat这些关键词构成的trie树: root /         \ c            o /               /  \ h              s     h /  \ a    t trie树特点: ①根节点不包含字符,其他节点均包含一个字符 ②

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Trie树(c++实现)

转:http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3602155.html http://blog.csdn.net/insistgogo/article/details/7828851 一.定义: Trie,又称字典树,是一种用于快速检索的二十六叉树结构.典型的空间换时间 二.结构图: 三.原理:        Trie把要查找的关键词看作一个字符序列,并根据构成关键词字符的先后顺序检索树结构: 特别地:和二叉查找树不同,在Trie树中,每个结点上并非存储一个

跳跃表,字典树(单词查找树,Trie树),后缀树,KMP算法,AC 自动机相关算法原理详细汇总

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

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