如何在Python中高效地表示大型数据集的Trie？

如何在 Python 中创建 Trie

理解 Trie 的输出结构

在 Python 中创建 trie 数据结构时，您可能想知道最佳的输出结构是否清晰且高效。 trie 可以使用嵌套字典来实现，每个字母代表一个嵌套键。例如，单词“foo”、“bar”和“baz”的 trie 看起来像：

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

此表示允许通过从根节点到叶子遍历树来快速查找表示目标单词的节点。

查找的性能注意事项

在查找性能方面，嵌套字典树可以有效地处理大型数据集（100k 或 500k 条目） 。但是，对于涉及海量数据集的场景，可能需要替代存储机制才能获得最佳速度。

处理单词块

要表示由连字符或空格分隔的单词块，您可以可以使用以下方法：

• 在 trie 中为块中的每个单词创建一个新条目。
• 使用特殊字符标记块中的最后一个条目，例如 ' _end_' 在上面的示例中。

构建 DAWG

DAWG（有向非循环词图）扩展了 trie 结构以优化后缀搜索。要实现 DAWG，您需要：

• 检测单词何时与现有节点共享后缀。
• 创建一个从公共后缀节点分支的新节点，代表

DAWG 的输出

DAWG 的输出类似于 trie，但具有用于共享后缀的附加分支。例如，单词“food”、“foot”、“fought”和“four”的 DAWG 如下所示：

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

在此 DAWG 中，“food”和“foot”的节点” 由共同的“o”节点连接，代表共享后缀。

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