高速な辞書実装に使えるトライ木をD言語とPythonで書いてみた - Qiita

高速な辞書実装に使えるトライ木をD言語とPythonで書いてみた - Qiita

トライ木とは トライ(Trie)木というデータ構造をご存知でしょうか？ トライ木は高速な辞書の実装に使え...概要を表示 トライ木とは トライ(Trie)木というデータ構造をご存知でしょうか？ トライ木は高速な辞書の実装に使えるデータ構造です。LOUDSというデータ構造を使って実装すると，非常に少ないメモリで木を表現できるという利点があります。トライ木は例えばかな漢字変換(Google日本語入力など)において，国語辞典をメモリに保持するために用いられています。 トライ木はこんなカタチをしています。 (図はWikipediaより引用) 他の木と違うところは、木の"枝"にあたる部分にラベルが付いていることです。 これを辞書として使うにはどうすればいいでしょうか。 "in"を検索してみましょう。簡単です。i -> n とたどればいいだけです。「5」が検索結果として取り出せますね。 "inn"を検索してみましょう。今いる「5」の位置から下に動けばいいだけです。「9」が結果として取り出せます。 トライ木の特徴 高速に検

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