logo

TechCodeview

מהו מבנה נתונים של Trie?

המילה ' נסה 'זה קטע מהמילה' שְׁלִיפָה '. Trie הוא מבנה נתונים מבוסס עצים ממוין המאחסן את קבוצת המחרוזות. יש לו את מספר המצביעים השווה למספר התווים של האלפבית בכל צומת. זה יכול לחפש מילה במילון בעזרת הקידומת של המילה. לדוגמה, אם נניח שכל המחרוזות נוצרות מהאותיות ' א ' ל ' עם ' באלפבית האנגלי, לכל צומת ניסיון יכול להיות מקסימום של 26 נקודות.

קו תחתון טקסט עם css

Trie ידוע גם בתור העץ הדיגיטלי או עץ הקידומת. המיקום של צומת ב-Trie קובע את המפתח אליו מחובר הצומת.

מאפייני ה-Trie עבור קבוצה של המחרוזת:

  1. צומת השורש של הטרייה מייצג תמיד את הצומת null.
  2. כל ילד של צמתים ממוין לפי אלפביתי.
  3. לכל צומת יכול להיות מקסימום של 26 ילדים (א' עד ת').
  4. כל צומת (למעט השורש) יכול לאחסן אות אחת באלפבית.

הדיאגרמה שלהלן מתארת ​​ייצוג ניסוי עבור הפעמון, הדוב, הקדום, המחבט, הכדור, העצירה, המניה והערימה.

נסה את מבנה הנתונים

פעולות בסיסיות של Trie

יש שלוש פעולות ב-Trie:

  1. הכנסת צומת
  2. חיפוש צומת
  3. מחיקה של צומת

הוספת צומת ב-Trie

הפעולה הראשונה היא הכנסת צומת חדש לניסיון. לפני שנתחיל ביישום, חשוב להבין כמה נקודות:

  1. כל אות של מפתח הקלט (מילה) מוכנסת כיחידה ב-Trie_node. שימו לב שילדים מצביעים על הרמה הבאה של צמתי Trie.
  2. מערך תווי המפתח פועל כאינדקס של ילדים.
  3. אם לצומת הנוכחי כבר יש הפניה לאות הנוכחית, הגדר את הצומת הנוכחי לצומת ההוא. אחרת, צור צומת חדש, הגדר את האות להיות שווה לאות הנוכחית, ואפילו התחל את הצומת הנוכחי עם הצומת החדש הזה.
  4. אורך הדמות קובע את עומק הניסיון.

יישום של הוספת צומת חדש ב-Trie 

 public class Data_Trie { private Node_Trie root; public Data_Trie(){ this.root = new Node_Trie(); } public void insert(String word){ Node_Trie current = root; int length = word.length(); for (int x = 0; x <length; x++){ char l="word.charAt(x);" node_trie node="current.getNode().get(L);" if (node="=" null){ (); current.getnode().put(l, node); } current="node;" current.setword(true); < pre> <h3>Searching a node in Trie</h3> <p>The second operation is to search for a node in a Trie. The searching operation is similar to the insertion operation. The search operation is used to search a key in the trie. The implementation of the searching operation is shown below.</p> <p>Implementation of search a node in the Trie</p> <pre> class Search_Trie { private Node_Trie Prefix_Search(String W) { Node_Trie node = R; for (int x = 0; x <w.length(); x++) { char curletter="W.charAt(x);" if (node.containskey(curletter)) node="node.get(curLetter);" } else return null; node; public boolean search(string w) node_trie !="null" && node.isend(); < pre> <h3>Deletion of a node in the Trie</h3> <p>The Third operation is the deletion of a node in the Trie. Before we begin the implementation, it is important to understand some points:</p> <ol class="points"> <li>If the key is not found in the trie, the delete operation will stop and exit it.</li> <li>If the key is found in the trie, delete it from the trie.</li> </ol> <p> <strong>Implementation of delete a node in the Trie</strong> </p> <pre> public void Node_delete(String W) { Node_delete(R, W, 0); } private boolean Node_delete(Node_Trie current, String W, int Node_index) { if (Node_index == W.length()) { if (!current.isEndOfWord()) { return false; } current.setEndOfWord(false); return current.getChildren().isEmpty(); } char A = W.charAt(Node_index); Node_Trie node = current.getChildren().get(A); if (node == null) { return false; } boolean Current_Node_Delete = Node_delete(node, W, Node_index + 1) &amp;&amp; !node.isEndOfWord(); if (Current_Node_Delete) { current.getChildren().remove(A); return current.getChildren().isEmpty(); } return false; } </pre> <h2>Applications of Trie</h2> <p> <strong>1. Spell Checker</strong> </p> <p>Spell checking is a three-step process. First, look for that word in a dictionary, generate possible suggestions, and then sort the suggestion words with the desired word at the top.</p> <p>Trie is used to store the word in dictionaries. The spell checker can easily be applied in the most efficient way by searching for words on a data structure. Using trie not only makes it easy to see the word in the dictionary, but it is also simple to build an algorithm to include a collection of relevant words or suggestions.</p> <p> <strong>2. Auto-complete</strong> </p> <p>Auto-complete functionality is widely used on text editors, mobile applications, and the Internet. It provides a simple way to find an alternative word to complete the word for the following reasons.</p> <ul> <li>It provides an alphabetical filter of entries by the key of the node.</li> <li>We trace pointers only to get the node that represents the string entered by the user.</li> <li>As soon as you start typing, it tries to complete your input.</li> </ul> <p> <strong>3. Browser history</strong> </p> <p>It is also used to complete the URL in the browser. The browser keeps a history of the URLs of the websites you&apos;ve visited.</p> <h2>Advantages of Trie</h2> <ol class="points"> <li>It can be insert faster and search the string than hash tables and binary search trees.</li> <li>It provides an alphabetical filter of entries by the key of the node.</li> </ol> <h2>Disadvantages of Trie</h2> <ol class="points"> <li>It requires more memory to store the strings.</li> <li>It is slower than the hash table.</li> </ol> <h2>Complete program in C++</h2> <pre> #include #include #include #define N 26 typedef struct TrieNode TrieNode; struct TrieNode { char info; TrieNode* child[N]; int data; }; TrieNode* trie_make(char info) { TrieNode* node = (TrieNode*) calloc (1, sizeof(TrieNode)); for (int i = 0; i <n; i++) node → child[i]="NULL;" data="0;" info="info;" return node; } void free_trienode(trienode* node) { for(int i="0;" < n; if (node !="NULL)" free_trienode(node child[i]); else continue; free(node); trie loop start trienode* trie_insert(trienode* flag, char* word) temp="flag;" for (int word[i] ; int idx="(int)" - 'a'; (temp child[idx]="=" null) child[idx]; }trie flag; search_trie(trienode* position="word[i]" child[position]="=" 0; child[position]; && 1) 1; check_divergence(trienode* len="strlen(word);" (len="=" 0) last_index="0;" len; child[position]) j="0;" <n; j++) (j child[j]) + break; last_index; find_longest_prefix(trienode* (!word || word[0]="=" '') null; longest_prefix="(char*)" calloc 1, sizeof(char)); longest_prefix[i]="word[i];" longest_prefix[len]="" branch_idx="check_divergence(flag," longest_prefix) (branch_idx>= 0) { longest_prefix[branch_idx] = &apos;&apos;; longest_prefix = (char*) realloc (longest_prefix, (branch_idx + 1) * sizeof(char)); } return longest_prefix; } int data_node(TrieNode* flag, char* word) { TrieNode* temp = flag; for (int i = 0; word[i]; i++) { int position = (int) word[i] - &apos;a&apos;; if (temp &#x2192; child[position]) { temp = temp &#x2192; child[position]; } } return temp &#x2192; data; } TrieNode* trie_delete(TrieNode* flag, char* word) { if (!flag) return NULL; if (!word || word[0] == &apos;&apos;) return flag; if (!data_node(flag, word)) { return flag; } TrieNode* temp = flag; char* longest_prefix = find_longest_prefix(flag, word); if (longest_prefix[0] == &apos;&apos;) { free(longest_prefix); return flag; } int i; for (i = 0; longest_prefix[i] != &apos;&apos;; i++) { int position = (int) longest_prefix[i] - &apos;a&apos;; if (temp &#x2192; child[position] != NULL) { temp = temp &#x2192; child[position]; } else { free(longest_prefix); return flag; } } int len = strlen(word); for (; i <len; i++) { int position="(int)" word[i] - 'a'; if (temp → child[position]) trienode* rm_node="temp&#x2192;child[position];" temp child[position]="NULL;" free_trienode(rm_node); } free(longest_prefix); return flag; void print_trie(trienode* flag) (!flag) return; printf('%c ', temp→info); for (int i="0;" < n; print_trie(temp child[i]); search(trienode* flag, char* word) printf('search the word %s: word); (search_trie(flag, 0) printf('not found
'); else printf('found!
'); main() flag="trie_make(&apos;&apos;);" 'oh'); 'way'); 'bag'); 'can'); search(flag, 'ohh'); 'ways'); print_trie(flag); printf('
'); printf('deleting 'hello'...
'); 'can'...
'); free_trienode(flag); 0; pre> <p> <strong>Output</strong> </p> <pre> Search the word ohh: Not Found Search the word bag: Found! Search the word can: Found! Search the word ways: Not Found Search the word way: Found! &#x2192; h &#x2192; e &#x2192; l &#x2192; l &#x2192; o &#x2192; w &#x2192; a &#x2192; y &#x2192; i &#x2192; t &#x2192; e &#x2192; a &#x2192; b &#x2192; a &#x2192; g &#x2192; c &#x2192; a &#x2192; n deleting the word &apos;hello&apos;... &#x2192; w &#x2192; a &#x2192; y &#x2192; h &#x2192; i &#x2192; t &#x2192; e &#x2192; a &#x2192; b &#x2192; a &#x2192; g &#x2192; c &#x2192; a &#x2192; n deleting the word &apos;can&apos;... &#x2192; w &#x2192; a &#x2192; y &#x2192; h &#x2192; i &#x2192; t &#x2192; e &#x2192; a &#x2192; b &#x2192; a &#x2192; g </pre> <hr></len;></n;></pre></w.length();></pre></length;>

יישומים של Trie

1. בודק איות

בדיקת איות היא תהליך בן שלושה שלבים. ראשית, חפש את המילה הזו במילון, צור הצעות אפשריות ולאחר מכן מיין את מילות ההצעה עם המילה הרצויה למעלה.

מה זה regex java

Trie משמש לאחסון המילה במילונים. ניתן להחיל את בודק האיות בקלות בצורה היעילה ביותר על ידי חיפוש מילים במבנה נתונים. השימוש ב-trey לא רק מקל לראות את המילה במילון, אלא גם פשוט לבנות אלגוריתם שיכלול אוסף של מילים או הצעות רלוונטיות.

mysql לשנות את סוג העמודה

2. השלמה אוטומטית

פונקציונליות השלמה אוטומטית נמצאת בשימוש נרחב בעורכי טקסט, יישומים ניידים ואינטרנט. הוא מספק דרך פשוטה למצוא מילה חלופית להשלמת המילה מהסיבות הבאות.

  • הוא מספק מסנן אלפביתי של ערכים לפי מפתח הצומת.
  • אנו עוקבים אחר מצביעים רק כדי לקבל את הצומת המייצג את המחרוזת שהזין המשתמש.
  • ברגע שאתה מתחיל להקליד, הוא מנסה להשלים את הקלט שלך.

3. היסטוריית הדפדפן

הוא משמש גם להשלמת כתובת האתר בדפדפן. הדפדפן שומר היסטוריה של כתובות האתרים של האתרים שבהם ביקרת.

היתרונות של Trie

  1. זה יכול להיות מהיר יותר ולחפש את המחרוזת מאשר טבלאות hash ועצי חיפוש בינאריים.
  2. הוא מספק מסנן אלפביתי של ערכים לפי מפתח הצומת.

חסרונות של Trie

  1. זה דורש יותר זיכרון כדי לאחסן את המיתרים.
  2. זה איטי יותר מטבלת הגיבוב.

תוכנית מלאה ב-C++

 #include #include #include #define N 26 typedef struct TrieNode TrieNode; struct TrieNode { char info; TrieNode* child[N]; int data; }; TrieNode* trie_make(char info) { TrieNode* node = (TrieNode*) calloc (1, sizeof(TrieNode)); for (int i = 0; i <n; i++) node → child[i]="NULL;" data="0;" info="info;" return node; } void free_trienode(trienode* node) { for(int i="0;" < n; if (node !="NULL)" free_trienode(node child[i]); else continue; free(node); trie loop start trienode* trie_insert(trienode* flag, char* word) temp="flag;" for (int word[i] ; int idx="(int)" - \'a\'; (temp child[idx]="=" null) child[idx]; }trie flag; search_trie(trienode* position="word[i]" child[position]="=" 0; child[position]; && 1) 1; check_divergence(trienode* len="strlen(word);" (len="=" 0) last_index="0;" len; child[position]) j="0;" <n; j++) (j child[j]) + break; last_index; find_longest_prefix(trienode* (!word || word[0]="=" \'\') null; longest_prefix="(char*)" calloc 1, sizeof(char)); longest_prefix[i]="word[i];" longest_prefix[len]="" branch_idx="check_divergence(flag," longest_prefix) (branch_idx>= 0) { longest_prefix[branch_idx] = &apos;&apos;; longest_prefix = (char*) realloc (longest_prefix, (branch_idx + 1) * sizeof(char)); } return longest_prefix; } int data_node(TrieNode* flag, char* word) { TrieNode* temp = flag; for (int i = 0; word[i]; i++) { int position = (int) word[i] - &apos;a&apos;; if (temp &#x2192; child[position]) { temp = temp &#x2192; child[position]; } } return temp &#x2192; data; } TrieNode* trie_delete(TrieNode* flag, char* word) { if (!flag) return NULL; if (!word || word[0] == &apos;&apos;) return flag; if (!data_node(flag, word)) { return flag; } TrieNode* temp = flag; char* longest_prefix = find_longest_prefix(flag, word); if (longest_prefix[0] == &apos;&apos;) { free(longest_prefix); return flag; } int i; for (i = 0; longest_prefix[i] != &apos;&apos;; i++) { int position = (int) longest_prefix[i] - &apos;a&apos;; if (temp &#x2192; child[position] != NULL) { temp = temp &#x2192; child[position]; } else { free(longest_prefix); return flag; } } int len = strlen(word); for (; i <len; i++) { int position="(int)" word[i] - \'a\'; if (temp → child[position]) trienode* rm_node="temp&#x2192;child[position];" temp child[position]="NULL;" free_trienode(rm_node); } free(longest_prefix); return flag; void print_trie(trienode* flag) (!flag) return; printf(\'%c \', temp→info); for (int i="0;" < n; print_trie(temp child[i]); search(trienode* flag, char* word) printf(\'search the word %s: word); (search_trie(flag, 0) printf(\'not found
\'); else printf(\'found!
\'); main() flag="trie_make(&apos;&apos;);" \'oh\'); \'way\'); \'bag\'); \'can\'); search(flag, \'ohh\'); \'ways\'); print_trie(flag); printf(\'
\'); printf(\'deleting \'hello\'...
\'); \'can\'...
\'); free_trienode(flag); 0; pre> <p> <strong>Output</strong> </p> <pre> Search the word ohh: Not Found Search the word bag: Found! Search the word can: Found! Search the word ways: Not Found Search the word way: Found! &#x2192; h &#x2192; e &#x2192; l &#x2192; l &#x2192; o &#x2192; w &#x2192; a &#x2192; y &#x2192; i &#x2192; t &#x2192; e &#x2192; a &#x2192; b &#x2192; a &#x2192; g &#x2192; c &#x2192; a &#x2192; n deleting the word &apos;hello&apos;... &#x2192; w &#x2192; a &#x2192; y &#x2192; h &#x2192; i &#x2192; t &#x2192; e &#x2192; a &#x2192; b &#x2192; a &#x2192; g &#x2192; c &#x2192; a &#x2192; n deleting the word &apos;can&apos;... &#x2192; w &#x2192; a &#x2192; y &#x2192; h &#x2192; i &#x2192; t &#x2192; e &#x2192; a &#x2192; b &#x2192; a &#x2192; g </pre> <hr></len;></n;>