대규모 데이터 세트에 대해 Python에서 Trie를 효율적으로 표현하는 방법은 무엇입니까?

Python에서 Trie를 만드는 방법

Trie의 출력 구조 이해

Python에서 trie 데이터 구조를 만들 때 명확성과 효율성을 위한 최적의 출력 구조가 궁금할 수 있습니다. 트리는 중첩된 사전을 사용하여 구현할 수 있으며, 각 문자는 중첩된 키를 나타냅니다. 예를 들어 "foo", "bar" 및 "baz"라는 단어에 대한 트리는 다음과 같습니다.

{'b': {'a': {'r': {'_end_': '_end_'}}}, 'f': {'o': {'o': {'_end_': '_end_'}}}, 'b': {'a': {'z': {'_end_': '_end_'}}}}

이 표현을 사용하면 루트 노드에서 리프까지 트리를 탐색하여 빠른 조회가 가능합니다. 대상 단어를 나타내는 노드입니다.

성능 고려 사항 조회

조회 성능 측면에서 중첩된 사전 트리는 대규모 데이터 세트(100,000개 또는 500,000개 항목)를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 그러나 대규모 데이터 세트와 관련된 시나리오의 경우 최적의 속도를 위해 대체 저장 메커니즘이 필요할 수 있습니다.

단어 블록 처리

하이픈이나 공백으로 구분된 단어 블록을 나타내려면 다음 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

• 트리에 있는 각 단어에 대해 새 항목을 만듭니다. block.
• 위 예에서 '_end_'와 같은 특수 문자로 블록의 마지막 항목을 표시합니다.

DAWG 구축

DAWG(방향성 비순환 단어 그래프)는 트리 구조를 확장하여 접미사 검색을 최적화합니다. DAWG를 구현하려면 다음을 수행해야 합니다.

• 단어가 기존 노드와 접미사를 공유하는 경우를 감지합니다.
• 공통 접미사 노드에서 분기되는 새 노드를 생성합니다. 단어의 나머지 부분.

a의 출력 DAWG

DAWG의 출력은 trie와 유사하지만 공유 접미사를 위한 추가 분기가 있습니다. 예를 들어 "food", "foot", "fought" 및 "four"라는 단어에 대한 DAWG는 다음과 같습니다.

{'f': {'o': {'d': {'_end_': '_end_'}}, 't': {'_end_': '_end_', 't': {'e': {'d': {'_end_': '_end_'}}, 'o': {'u': {'r': {'_end_': '_end_'}}}}}}

이 DAWG에서 "food" 및 "foot"에 대한 노드 "는 공유 접미사를 나타내는 공통 "o" 노드로 연결됩니다.

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