A prefix tree (also known as a trie) is a data structure that helps you organize a word list & quickly find words that start with a specific prefix. For example, you can find all the words in your dictionary that start with the letters “ca”, such as “cat” or “cape”. Look at this picture: This is a prefix tree. You can follow from the root (*) to a marked node (like e and t) to find words. In this
Darts: Double-ARray Trie System はじめに Darts は, Double-Array [Aoe 1989]を構築するための シンプルな C++ Template Library です. Double-Array は Trie を表現するためのデータ構造です. ハッシュ木, デジタルトライ, パトリシア木, Suffix Array による擬似 Trieといった 他の Trie の実装に比べ高速に動作します. オリジナル の Double-Arrayは, 動的に key の追加削除を行えるような 枠組ですが, Darts は ソート済の辞書を一括してDouble-Array に変換することに機能を絞っています. ハッシュのような単純な辞書として使うことも可能ですが, 形態素解析器の辞書に必須の Common Prefix Search を非常に高速に行うことが
ブログの更新がとまっていましたが、また少しずつ更新してきたいと思います。 今回はtrie（トライ）の最近の話をしたいと思います。 trieはキー集合を扱うためのデータ構造の一種です。例えば、単語集合からなる辞書であったり、クロールしたURL情報を扱ったり、最近だと、KVS（Key Value Store)のようにキーを介してデータを保存、読み込みをしたりと様々な場面で利用されます。 同じようにキー集合を格納するデータ構造としてハッシュを利用する方法があります。キーからハッシュ値を計算し、その場所に文字列へのポインタを格納しておくデータ構造です。ハッシュを利用した場合とtrieを利用した場合の一番の大きな違いは、trieの場合だと、ある文字列から始まるキーを全て列挙する、いわゆる接頭辞探索ができることです。例えば”te”で始まる文字列を網羅的に調べることができます。木をたどって、”te”の下
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