大規模なデータセットに対して Python でトライを効率的に表現するにはどうすればよいですか?

Python でトライを作成する方法

トライの出力構造を理解する

Python で trie データ構造を作成する場合、明瞭さと効率性のために最適な出力構造について疑問に思うかもしれません。トライは、各文字がネストされたキーを表すネストされた辞書を使用して実装できます。たとえば、単語「foo」、「bar」、および「baz」のトライは次のようになります。

この表現により、ルート ノードからリーフまでツリーをトラバースすることで、迅速な検索が可能になります。ターゲットの単語を表すノード。

のパフォーマンスに関する考慮事項Lookup

ルックアップのパフォーマンスの観点から見ると、ネストされた辞書トライは大規模なデータセット (100k または 500k エントリ) を効率的に処理できます。ただし、大規模なデータセットを含むシナリオでは、最適な速度を得るために代替ストレージ メカニズムが必要になる場合があります。

ワード ブロックの処理

ハイフンまたはスペースで区切られたワード ブロックを表すには、次のようにします。次のアプローチを使用できます:

• トライ内の単語ごとに新しいエントリを作成します。ブロック。
• ブロック内の最後のエントリを特殊文字でマークします（上の例の「_end_」など）。

DAWG の構築

DAWG (有向非巡回単語グラフ) は、接尾辞検索を最適化するためにトライ構造を拡張します。 DAWG を実装するには、以下を行う必要があります。

• 単語が既存のノードと接尾辞を共有するときを検出します。
• 共通の接尾辞ノードから分岐する新しいノードを作成し、単語の残りの部分。

の出力DAWG

DAWG の出力はトライに似ていますが、共有サフィックス用の追加の分岐があります。たとえば、「food」、「foot」、「fought」、および「four」という単語の DAWG は次のようになります。

この DAWG では、「food」と「foot」のノードは次のようになります。 " は、共有サフィックスを表す共通の「o」ノードで接続されています。

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