Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimana untuk Mewakili Trie dalam Python dengan Cekap untuk Set Data Besar?
Cara Membuat Trie dalam Python
Memahami Struktur Output Trie
Apabila mencipta struktur data cuba dalam Python, anda mungkin tertanya-tanya tentang struktur output yang optimum untuk kejelasan dan kecekapan. Cubaan boleh dilaksanakan menggunakan kamus bersarang, dengan setiap huruf mewakili kunci bersarang. Sebagai contoh, percubaan untuk perkataan "foo", "bar", dan "baz" akan kelihatan seperti:
{'b': {'a': {'r': {'_end_': '_end_'}}}, 'f': {'o': {'o': {'_end_': '_end_'}}}, 'b': {'a': {'z': {'_end_': '_end_'}}}}
Perwakilan ini membolehkan carian pantas dengan melintasi pokok dari nod akar ke daun nod yang mewakili perkataan sasaran.
Pertimbangan Prestasi untuk Carian
Dalam dari segi prestasi carian, percubaan kamus bersarang boleh mengendalikan set data yang besar (100k atau 500k entri) dengan cekap. Walau bagaimanapun, untuk senario yang melibatkan set data besar-besaran, mekanisme storan alternatif mungkin diperlukan untuk kelajuan optimum.
Mengendalikan Blok Perkataan
Untuk mewakili blok perkataan yang dipisahkan oleh tanda sempang atau ruang, anda boleh menggunakan pendekatan berikut:
Membina DAWG
DAWG (graf perkataan akiklik terarah) memanjangkan struktur trie untuk mengoptimumkan carian akhiran. Untuk melaksanakan DAWG, anda perlu:
Keluaran daripada DAWG
Keluaran DAWG menyerupai percubaan, tetapi dengan cawangan tambahan untuk akhiran dikongsi. Sebagai contoh, DAWG untuk perkataan "makanan", "kaki", "berjuang", dan "empat" akan kelihatan seperti:
{'f': {'o': {'d': {'_end_': '_end_'}}, 't': {'_end_': '_end_', 't': {'e': {'d': {'_end_': '_end_'}}, 'o': {'u': {'r': {'_end_': '_end_'}}}}}}
Dalam DAWG ini, nod untuk "makanan" dan "kaki " disambungkan oleh nod "o" biasa, mewakili akhiran dikongsi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mewakili Trie dalam Python dengan Cekap untuk Set Data Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!