La paraula ' Trie 'és un fragment de la paraula' recuperació '. Trie és una estructura de dades ordenada basada en arbre que emmagatzema el conjunt de cadenes. Té el nombre de punters igual al nombre de caràcters de l'alfabet de cada node. Pot cercar una paraula al diccionari amb l'ajuda del prefix de la paraula. Per exemple, si suposem que totes les cadenes es formen a partir de les lletres ' a 'a' Amb ' a l'alfabet anglès, cada node trie pot tenir un màxim de 26 punts.
dormir en js
Trie també es coneix com a arbre digital o arbre de prefixos. La posició d'un node al Trie determina la clau amb la qual està connectat aquest node.
Propietats del Trie per a un conjunt de la cadena:
- El node arrel del trie sempre representa el node nul.
- Cada fill de nodes s'ordena alfabèticament.
- Cada node pot tenir un màxim de 26 nens (de la A a la Z).
- Cada node (excepte l'arrel) pot emmagatzemar una lletra de l'alfabet.
El diagrama següent representa una representació de la campana, l'ós, el forat, el bat, la bola, la parada, l'estoc i la pila.
Operacions bàsiques de Trie
Hi ha tres operacions al Trie:
- Inserció d'un node
- Buscant un node
- Supressió d'un node
Inserció d'un node al Trie
La primera operació és inserir un nou node al trie. Abans de començar la implementació, és important entendre alguns punts:
- Cada lletra de la clau d'entrada (paraula) s'insereix com a individual al Trie_node. Tingueu en compte que els nens apunten al següent nivell de nodes Trie.
- La matriu de caràcters clau actua com un índex dels fills.
- Si el node actual ja té una referència a la lletra actual, establiu el node actual a aquest node referenciat. En cas contrari, creeu un nou node, configureu la lletra perquè sigui igual a la lletra actual i, fins i tot, inicieu el node actual amb aquest nou node.
- La longitud del caràcter determina la profunditat de l'assaig.
Implementació d'inserir un nou node al 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) && !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'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] = ' '; 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] - 'a'; if (temp → child[position]) { temp = temp → child[position]; } } return temp → data; } TrieNode* trie_delete(TrieNode* flag, char* word) { if (!flag) return NULL; if (!word || word[0] == ' ') return flag; if (!data_node(flag, word)) { return flag; } TrieNode* temp = flag; char* longest_prefix = find_longest_prefix(flag, word); if (longest_prefix[0] == ' ') { free(longest_prefix); return flag; } int i; for (i = 0; longest_prefix[i] != ' '; i++) { int position = (int) longest_prefix[i] - 'a'; if (temp → child[position] != NULL) { temp = temp → 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→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(' ');" '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! → h → e → l → l → o → w → a → y → i → t → e → a → b → a → g → c → a → n deleting the word 'hello'... → w → a → y → h → i → t → e → a → b → a → g → c → a → n deleting the word 'can'... → w → a → y → h → i → t → e → a → b → a → g </pre> <hr></len;></n;></pre></w.length();></pre></length;> Aplicacions de Trie
1. Corrector ortogràfic
La correcció ortogràfica és un procés de tres passos. Primer, cerqueu aquesta paraula en un diccionari, genereu possibles suggeriments i, a continuació, ordeneu les paraules de suggeriment amb la paraula desitjada a la part superior.
què és obj en java
Trie s'utilitza per emmagatzemar la paraula als diccionaris. El corrector ortogràfic es pot aplicar fàcilment de la manera més eficient cercant paraules en una estructura de dades. L'ús de trie no només fa que sigui fàcil veure la paraula al diccionari, sinó que també és senzill crear un algorisme per incloure una col·lecció de paraules o suggeriments rellevants.
2. Completament automàtic
La funcionalitat d'emplenament automàtic s'utilitza àmpliament en editors de text, aplicacions mòbils i Internet. Proporciona una manera senzilla de trobar una paraula alternativa per completar la paraula pels motius següents.
comparació de cadenes en java
- Proporciona un filtre alfabètic d'entrades per la clau del node.
- Tracem punters només per obtenir el node que representa la cadena introduïda per l'usuari.
- Tan bon punt comenceu a escriure, prova de completar la vostra entrada.
3. Historial del navegador
També s'utilitza per completar l'URL al navegador. El navegador manté un historial dels URL dels llocs web que heu visitat.
Avantatges de Trie
- Es pot inserir més ràpidament i cercar la cadena que les taules hash i els arbres de cerca binaris.
- Proporciona un filtre alfabètic d'entrades per la clau del node.
Desavantatges de Trie
- Requereix més memòria per emmagatzemar les cadenes.
- És més lent que la taula hash.
Programa complet en 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] = ' '; 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] - 'a'; if (temp → child[position]) { temp = temp → child[position]; } } return temp → data; } TrieNode* trie_delete(TrieNode* flag, char* word) { if (!flag) return NULL; if (!word || word[0] == ' ') return flag; if (!data_node(flag, word)) { return flag; } TrieNode* temp = flag; char* longest_prefix = find_longest_prefix(flag, word); if (longest_prefix[0] == ' ') { free(longest_prefix); return flag; } int i; for (i = 0; longest_prefix[i] != ' '; i++) { int position = (int) longest_prefix[i] - 'a'; if (temp → child[position] != NULL) { temp = temp → 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→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(' ');" \'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! → h → e → l → l → o → w → a → y → i → t → e → a → b → a → g → c → a → n deleting the word 'hello'... → w → a → y → h → i → t → e → a → b → a → g → c → a → n deleting the word 'can'... → w → a → y → h → i → t → e → a → b → a → g </pre> <hr></len;></n;>