在簡單字典樹(trie)的實現一文中，我們以單詞輸入自動提示為引子，簡單介紹了字典樹的實現。那麼，字典樹到底可以用於哪些場合呢？
字首匹配：給定字典庫，輸入一段字元，返回以該字串為字首的所有單詞。
字頻統計：給出一段文字，統計其中指定單詞出現的頻數。
在簡單字典樹(trie)的實現一文中，我們已經實現了字典樹的基本操作，這裡只需要再加上乙個字首匹配方法即可。具體流程如下，將字首字串標記為當前字首，將根節點標記為當前節點，執行操作1：
當前字首為空，對當前節點執行操作2。否則，取出當前單詞的首字元，標記為x，遍歷當前節點的子節點，如果x存在於子節點n中，將n標記為當前節點，將剩餘字串標記為當前單詞，重複操作1；如果x不存在於子節點中，返回none。
以當前節點為根節點，進行深度優先搜尋，取得當前節點所有子樹下的所有單詞。
實現的偽**如下：
def pre_match_op(current_word, current_node):
if current_word not empty:
x = current_word[0]
if x in current_node.child_node:
current_word = current_word[1:]
current_node = child_node
return pre_match_op(current_word, current_node)
else:
return none
else:
return pre_match_bfs("", current_node)
def pre_match_dfs(keep_char, current_node):
match_word =
for child in current_node.child_node:
current_pre = pre_str + keep_char
if child.isword = true:
word = current_pre + child.char
else:
pass
pre_match_dfs(current_pre, child)
return match_word
有時候我們需要統計一篇文章中一些單詞出現的次數，這個時候用字典樹可以很方便的解決這個問題。
在字典樹的簡單實現中，我們設計的節點資料結構如下：
圖1. 用list實現字典樹
只要對這裡節點的資料結構稍作修改，就可以用於統計字頻了。把原來資料結構中的標記位改為頻數字，即儲存該單詞出現的次數。然後，再把原有字典樹實現中的插入操作和查詢操作稍微改動，就可以實現字頻統計功能了。
實現偽**如下，插入操作如下：
def insert(word):
current_word = word
current_node = root
insert_operation_1(current_word, current_node)
def insert_operation_1(current_word, current_node):
if current_word not empty:
x = current_word[0]
if x in current_node.child:
current_word = current_word[1:]
current_node = child_node
insert_operation_1(current_word, current_node)
else:
insert_operation_2(current_word, current_node)
else:
current_node.count++
def insert_operation_2(current_word, current_node):
x = current_word[0]
m.value = x
m.father = current_node
current_node.child = m
current_word = current_word[1:]
if current_word not empty:
current_node = m
insert_operation_2(current_word, current_node)
else:
current_node.count++
def count(word):
current_word = word
current_node = root
return find_opration(current_word, current_node)
def count_opration(current_word, current_node):
if current_word not empty:
x = current_word[0]
if x in current_node.child_node:
current_word = current_word[1:]
current_node = child_node
return find_opration(current_word, current_node)
else:
return 0
else:
return current_node.count
看人工智慧如何在DevOps中大展身手
對於人工智慧，我們通過機器學習 深度學習演算法已經有很了很多了解了。但實際上，我們還在人工智慧的初級階段，未來一段時間內可能處於並將長期處於人工智慧初級階段。在人工智慧逐漸 智慧型 的過程中，有一種形態有點意思，那便是知識圖譜。這是google在2012年5月17日提出的新概念，它本質上是實體之間關...
字典樹的實現
最近對字典樹來了興趣，心血來潮，把 敲了 下面是對字典樹的大體解釋 字典樹是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種。典型應用是用於統計，排序和儲存大量的字串 但不僅限於字串 所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。它的優點是 利用字串的公共字首來節約儲存空間，最大限度地減少無謂的字串比較，查詢效率比雜湊表...
字典樹的應用
論吹牛，學弟一點也不輸個學長。為了找到自己的存在感，學弟又和學長在比誰前女友多，於是2個人撕逼開始了，學弟說我在大一的時候談了a個女朋友，學長說那是我乙個星期的 數量，我大一的時候談了ab個女朋友，學弟又說加上高中的我談了abc個女友，學長再次 不服，加上高中我談了abcdf個女朋友 想必大家已經明...