Trie,也称为前缀树,是一种专门的基于树的数据结构,用于高效的信息检索。
它对于涉及字符串内搜索和前缀匹配的用例特别有用。
如果我告诉你有关 Trie 算法的信息,你可能对此算法感兴趣,也可能不感兴趣
但是如果我告诉你,你可以使用它创建一个自动完成算法。你会更兴奋地了解这一点。
该算法的用例
1。自动完成:
一个。搜索引擎或文本编辑器中经常使用尝试来实现自动完成功能。
b.当您开始输入时,应用程序会根据您输入的前缀建议可能的补全。
2.拼写检查器:
一个。尝试可用于实现拼写检查器。如果某个单词不存在于 trie 中,则它可能是拼写错误的。
b.特里树还可以通过查找相似的单词来建议更正。
3. IP路由:
一个。尝试在路由器中用于存储路由表。
b.路由器使用 trie 来匹配最长前缀,从而确定数据包的下一跳。
4。高效存储和搜索字符串:
一个。如果您有一个包含大量共享前缀的字符串数据集,则 trie 可以使用比单独存储它们更少的空间来存储这些字符串。
b. 搜索操作也很高效,时间复杂度与您要搜索的字符串的长度成正比。
class Node { constructor() { this.end = false; this.children = {} } } class Trie { constructor() { this.root = new Node (); } insert(word) { let head = this.root; for (let i = 0; i ', current.children); console.log('Possible Auto Complete Values are --->'); for (let key in current.children) { console.log('---> ', word key); } } } const test = new Trie(); test.insert('ant'); test.insert('any'); console.log(test.search('ant')); console.log(test.search('any')); console.log(test.search('anj')); test.autoComplete('an') /* true true false children =---> { t: Node { end: true, children: {} }, y: Node { end: true, children: {} } } Possible Auto Complete Values are ---> ---> ant ---> any */
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