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Comment créer un tri en Python : comprendre les structures de sortie et les DAG
Introduction
Les essais, également appelés arbres de préfixes, présentent une structure de données robuste adaptée à la gestion des chaînes et aux opérations de correspondance de modèles. Examinons les subtilités des essais et des graphiques de mots acycliques directs (DAWG) en Python.
Structure et sortie du trie
Un trie peut être représenté comme un dictionnaire imbriqué. Par exemple, en considérant les mots « foo », « bar », « baz » et « barz », le résultat du trie ressemblerait à :
{'b': {'a': {'r': {'_end_': '_end_', 'z': {'_end_': '_end_'}}, 'z': {'_end_': '_end_'}}}, 'f': {'o': {'o': {'_end_': '_end_'}}}}
Ici, « _end_ » représente le caractère de fin. Chaque clé d'un nœud de dictionnaire correspond à un caractère de la chaîne.
Recherches efficaces
Les dictionnaires imbriqués permettent des recherches efficaces. La recherche d'un mot dans le tri ci-dessus implique de parcourir les nœuds du dictionnaire de manière séquentielle, ce qui entraîne une opération temporelle linéaire. Pour les dictionnaires volumineux (par exemple, 100 000 entrées), la vitesse de recherche reste proche de la linéaire.
Blocs multi-mots
Représentant des blocs multi-mots (par exemple, "bonjour world") peut être obtenu en utilisant un espace ou un trait d'union comme séparateur. Chaque mot serait stocké sous forme de chemin distinct dans le trie.
Lien entre préfixes et suffixes
Pour implémenter des DAWG, où les suffixes partagés sont joints, nécessite une approche plus complexe. . Les DAWG utilisent des mécanismes supplémentaires pour détecter les suffixes partagés et les lier en conséquence.
Conclusion
En utilisant des dictionnaires imbriqués, les développeurs Python peuvent créer et utiliser efficacement des essais. Les exemples de code fournis illustrent les opérations de construction de trie et de recherche de mots. En développant ces connaissances, les DAWG introduisent des fonctionnalités avancées en reliant les suffixes partagés, offrant ainsi un outil robuste pour gérer les relations de mots complexes.
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