如何在Python中高效率地表示大型資料集的Trie？

如何在Python 中建立Trie

理解Trie 的輸出結構在建立trie 資料結構時，您可能想知道最佳的輸出結構是否清晰且有效率。 trie 可以使用嵌套字典來實現，每個字母代表一個嵌套鍵。例如，單字「foo」、「bar」和「baz」的 trie 看起來像：

此表示允許透過從根節點到葉子遍歷樹來快速找到表示目標單字的節點。

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

尋找的效能注意事項

在尋找效能方面，巢狀字典樹可以有效地處理大型資料集（100k 或 500k 條目） 。但是，對於涉及海量資料集的場景，可能需要替代儲存機制才能獲得最佳速度。

處理單字區塊

要表示由連字符或空格分隔的單字區塊，您可以使用以下方法：

在trie 中為區塊中的每個單字建立一個新條目。

使用特殊字元標記區塊中的最後一個條目，例如 ' _end_' 在上面的範例中。
• 建構 DAWG

DAWG（有向非循環詞圖）擴展了 trie 結構以優化後綴搜尋。要實現 DAWG，您需要：

偵測單字何時與現有節點共用後綴。

建立一個從公共後綴節點分支的新節點，代表
• DAWG 的輸出

DAWG 的輸出類似於trie，但具有用於共享後綴的附加分支。例如，單字「food」、「foot」、「fought」和「four」的DAWG 如下所示：

在此DAWG 中，「food」和「foot」的節點」 由共同的“o”節點連接，代表共享後綴。

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