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
multiprefix trie filetype:pdf - Google 検索
Multiprefix Trie: A New Data Structure for Designing ... - IEEE Xplore In this paper, we propose a new data structure, called a multiprefix trie, for use in designing dynamic router-tables. One key feature of our data structure ...
連想配列はトライでしょ的な話がでていたので入門記事を書いてみた - EchizenBlog-Zwei
なにやらDan Kogai氏の以下の記事が話題になっている様子。 404 Blog Not Found:Algorithm - 連想配列の実装としてのハッシュはオワコン? 連想配列(キーワードを投げると対応する値が返ってくるデータ構造)はハッシュテーブルで実装するのではなく、これからはトライ(trie)木を使うのがイケてる！(意訳)という内容だった。 連想配列にハッシュテーブルを使うのが良いか悪いかについては色々と意見があると思うので特にこの記事では触れない。 今回は連想配列として使えると話題のトライ木とはなんぞ、という入門的な記事にしようと思う。 トライ木が持つ機能 最初にトライが持つ以下の3つの機能について説明する。 - lookup - common-prefix-search - predictive-searchまずトライは連想配列として利用できる。つまりキーワードと値のペアを登
簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）
「日本語入力を支える技術」（通称「徳永本」）や「高速文字列解析の世界」（通称「岡野原本」）で紹介されている LOUDS というデータ構造を、12回に分けて解説しました。 友達に教える時に使ったもので、練習問題付きです。 実際に紙に書いてやってみるとわかりやすいと思います。 詳解 LOUDS (1) LOUDS とは 詳解 LOUDS (2) ビット列を作ってみる 詳解 LOUDS (3) 0番ノード 詳解 LOUDS (4) ビットの意味 詳解 LOUDS (5) 木構造の復元 詳解 LOUDS (6) インデックスでノードを表す 詳解 LOUDS (7) ノード番号からインデックスを得る 詳解 LOUDS (8) インデックスからノード番号を得る 詳解 LOUDS (9) 子ノードから親ノード 詳解 LOUDS (10) 親ノードから子ノード 詳解 LOUDS (11) 木の検索 詳解
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What is the best open source C++ implementation of a trie?
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Tony Finch
Data Structures Tries - Information Technology- E-University - Wisdom Jobs
"judy array" "suffix array" difference - Google 検索
