电脑可以做网站吗,怎么制作网站主页,南京市浦口区城乡建设局网站,广州软件开发人力外包价格特别声明本文只是一篇笔记类的文章#xff0c;所以不存在什么抄袭之类的。以下为我研究时参考过的链接(有很多#xff0c;这里我只列出我记得的)#xff1a;1、字典树的概念字典树#xff0c;因为它的搜索快捷的特性被单词搜索系统使用#xff0c;故又称单词查找树。它是一…特别声明本文只是一篇笔记类的文章所以不存在什么抄袭之类的。以下为我研究时参考过的链接(有很多这里我只列出我记得的)1、字典树的概念字典树因为它的搜索快捷的特性被单词搜索系统使用故又称单词查找树。它是一种树形结构的数据结构。之所以快速是因为它用空间代替了速度。2、字典树的特点字典树有三个基本性质1、根节点不包含字符除根节点外每一个节点都只包含一个字符2、从根节点到某一个节点路径上经过的字符连接起来就是该节点对应的字符串3、每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。3、一个包含以下字符串的字典树结构如下图所示addadbcbyeTrie树.png4、字典树的应用场景1)、字符串的快速查找给出N个单词组成的熟词表以及一篇全用小写英文书写的文章请你按最早出现的顺序写出所有不在熟词表中的生词。在这道题中我们可以用数组枚举用哈希用字典树先把熟词建一棵树然后读入文章进行比较这种方法效率是比较高的。2)、字典树在“串”排序方面的应用给定N个互不相同的仅由一个单词构成的英文名让你将他们按字典序从小到大输出用字典树进行排序采用数组的方式创建字典树这棵树的每个节点的所有儿子很显然地按照其字母大小排序,对这棵树进行先序遍历即可。3)、字典树在最长公共前缀问题的应用对所有串建立字典树对于两个串的最长公共前缀的长度即他们所在的节点的公共祖先个数于是问题就转化为最近公共祖先问题。5、字典树的数据结构由以上描述我们可以知道字典树的数据结构如下class TrieNode {char c;int occurances;Map children;}对以上属性的描述1、c, 保存的是该节点的数据只能是一个字符(注意是一个)2、occurances, 从单词意思应该知道是发生频率的意思。occurances 是指 当前节点所对应的字符串在字典树里面出现的次数。3、children, 就是当前节点的子节点保存的是它的下一个节点的字符。7、根据字符串常用的功能字典树类要实现的特性1)查询是否包含某个字符串2)查询某个字符串出现的频率3)插入某个字符串4)删除某个字符串5)获取整个字典树的规模即字典树中包含的不同字符串的个数基于以上考虑可以建立一个接口Trie类只需要实现这个接口即可8、基于6所描述的特性创建抽象类如下public abstract class AbTrie {// 判断字典树中是否有该字符串。public abstract boolean contains(String word);// 返回该字符串在字典树中出现的次数。public abstract int frequency(String word);// 插入一个字符串。public abstract int insert(String word);// 删除一个字符串。public abstract boolean remove(String word);// 整个字典树中不同字符串的个数也就是保存的不同字符串的个数。public abstract int size();}各个抽象方法的描述已经很详细的解释了这里不再赘述9、下面讲解接口中各个方法的实现原理1)插入字符串1、从头到尾遍历字符串的每一个字符2、从根节点开始插入若该字符存在那就不用插入新节点要是不存在则插入新节点3、然后顺着插入的节点一直按照上述方法插入剩余的节点4、为了统计每一个字符串出现的次数应该在最后一个节点插入后occurances表示这个字符串出现的次数增加一次2)删除一个字符串1、从root结点的孩子开始(因为每一个字符串的第一个字符肯定在root节点的孩子里)判断该当前节点是否为空若为空且没有到达所要删除字符串的最后一个字符则不存在该字符串。若已经到达叶子结点但是并没有遍历完整个字符串说明整个字符串也不存在例如要删除的是harlan1994而有harlan.2、只有当要删除的字符串找到时并且最后一个字符正好是叶子节点时才需要删除而且任何删除动作只能发生在叶子节点。例如要删除byebye但是字典里还有byebyeha说明byebye不需要删除只需要更改occurances0即可标志字典里已经不存在byebye这个字符串了3、当遍历到最后一个字符时也就是说字典里存在该字符必须将当前节点的occurances设为0这样标志着当前节点代表的这个字符串已经不存在了而要不要删除需要考虑2中所提到的情况也就是说只有删除只发生在叶子节点上。3)获取字符串出现的次数1、我们在设计数据结构的时候就有了一个occurances属性2、只需要判断该字符串是否存在若存在则返回对应字符下的occurances即可4)是否存在某个字符串1、查询字符串是从第一个字符开始的2、当查询的位置已经超过了字符串的长度比如要查的是“adc”,但是我们查到树的深度已经超过了c那么肯定是不存在的3、如果查询的位置刚好为字符串的长度这时就可以判断当前节点的符合要求孩子是否存在若存在则字符串存在否则不存在4、其余情况则需要继续深入查询若符合要求的孩子节点存在则继续查询否则不存在。5)整棵Trie树的大小即不同字符串的个数1、返回Trie数据结构中的size属性即可。2、size属性会在insertremove两个操作后进行更新10、代码实现1)插入字符串int insert(String s, int pos) {//如果插入空串则直接返回//此方法调用时从pos0开始的递归调用pos指的是插入的第pos个字符if (s null || pos s.length())return 0;// 如果当前节点没有孩子节点则new一个if (children null)children new HashMap();//创建一个TrieNodechar c s.charAt(pos);TrieNode n children.get(c);//确保字符保存在即将要插入的节点中if (n null) {n new TrieNode(c);children.put(c, n);}//插入的结束时直到最后一个字符插入返回的结果是该字符串出现的次数//否则继续插入下一个字符if (pos s.length() - 1) {n.occurances;return n.occurances;} else {return n.insert(s, pos 1);}}2)删除字符串boolean remove(String s, int pos) {if (children null || s null)return false;//取出第pos个字符若不存在则返回falsechar c s.charAt(pos);TrieNode n children.get(c);if (n null)return false;//递归出口是已经到了字符串的最后一个字符秀嘎occurances0代表已经删除了//否则继续递归到最后一个字符boolean ret;if (pos s.length() - 1) {int before n.occurances;n.occurances 0;ret before 0;} else {ret n.remove(s, pos 1);}// 1. If we want to remove hello, but there is a helloa, you do not// need to remove the saved chars, because its occurances has been// settled// 0 witch means the string s no longer exists.// 2.its occurances must be 0, for exmaple,// when you want to remove harlan1994, but there is no such sequence,// there is only harlan// so when we reach the last char n,the pos ! s.length() - 1, its// occurances cant be// settled into 0, and it 0, so it is not the sequence that need to be// removed.// if we just removed a leaf, prune upwards.//删除之后必须删除不必要的字符//比如保存的“Harlan”被删除了那么如果n保存在叶子节点意味着它虽然被标记着不存在了但是还占着空间//所以必须删除但是如果“Harlan”删除了但是Trie里面还保存这“Harlan1994”,那么久不需要删除字符了if (n.children null n.occurances 0) {children.remove(n.c);if (children.size() 0)children null;}return ret;}3)求一个字符串出现的次数TrieNode lookup(String s, int pos) {if (s null)return null;//如果找的次数已经超过了字符的长度说明已经递归到超过字符串的深度了表明字符串不存在if (pos s.length() || children null)return null;//如果刚好到了字符串最后一个则只需要返回最后一个字符对应的结点若节点为空则表明不存在该字符串else if (pos s.length() - 1)return children.get(s.charAt(pos));//否则继续递归查询下去直到没有孩子节点了else {TrieNode n children.get(s.charAt(pos));return n null ? null : n.lookup(s, pos 1);}}以上kookup方法返回值是一个TrieNode要找某个字符串出现的次数只需要看其中的n.occurances即可。要看是否包含某个字符串只需要看是否为空节点即可。11、下面来一个应用题目如下不考虑字母大小写在一篇文章中只有英文不包含其余任何字符求这篇文章中不同单词的个数。并求所给单词的出现次数。1)建立一个测试类Sample添加两个方法分别求以上两个问题2)添加一个求取文件内容并添加字符串到字典树中的方法关键代码如下...private void init() {try {InputStream in new FileInputStream(new File(E:\\Eclipse\\trie\\src\\com\\harlan\\trie\\bible.txt));addToDictionary(in);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}public void addToDictionary(InputStream f) throws IOException,FileNotFoundException {long t System.currentTimeMillis();final int bufSize 1000;int read;int numWords 0;InputStreamReader fr null;try {fr new InputStreamReader(f);char[] buf new char[bufSize];while ((read fr.read(buf)) ! -1) {// TODO modify this split regex to actually be usefulString[] words new String(buf, 0, read).split(\\W);for (String s : words) {mTrie.insert(s);numWords;}}} finally {if (fr ! null) {try {fr.close();} catch (IOException e) {}}}System.out.println(Read from file and inserted numWords words into trie in (System.currentTimeMillis() - t)/ 1000.0 seconds.);}public int getSize() {if (mTrie ! null) {return mTrie.size();}return 0;}public int getCount(String s) {return mTrie.frequency(s);}测试结果截图如下测试.png
