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前缀树最新娱乐体验_前缀树是什么(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

前缀树

如何从海量URL中找出重复的？𐟌 假设你有两个文件a和b，每个文件都存有50亿个URL，每个URL占用64字节。你的内存限制是4GB。你需要找出这两个文件中共同的URL。以下是两种有效的方法： 1️⃣ 分治策略 𐟏† 由于内存限制，一次性处理所有URL是不可能的。因此，采用分治策略是关键。具体步骤如下：遍历文件a，对每个URL求hash(URL) % 1000，并将结果存储在a0, a1, a2, ..., a999中，每个文件大约300MB。对文件b执行相同操作，将结果存储在b0, b1, b2, ..., b999中。最后，只需比较这1000对小文件中的URL即可。 2️⃣ 前缀树 𐟌𓊨€ƒ虑到URL的前几个字符通常相同，前缀树（Trie树）是一个有效的工具。Trie树的优点是利用字符串的公共前缀来减少查询时间。构建Trie树时，根节点不包含字符，除根节点外，每个节点只包含一个字符。从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。通过这两种方法，你可以有效地从大量URL中找出重复的。

Trie树：高效处理字符串的神奇工具 𐟌𓊥䧥彯𜁤𛊥䩦ˆ‘想和大家聊聊一种非常酷的数据结构：Trie（发音类似"try"），有时也被称为前缀树。这个工具在处理字符串时非常有用，尤其是在涉及大量单词和搜索查询的应用中表现优异。𐟔𐟓š 什么是Trie？𐟤” Trie是一种树形结构，用于存储一系列字符串，每个节点代表字符串中的一个字符。最神奇的是，它可以高效地检索、插入和删除字符串，特别是在实现自动补全、拼写检查器或者电话簿这样的应用时。 Trie的核心特点 𐟌Ÿ 高效存储：Trie可以高效地存储和管理大量字符串，尤其是这些字符串有共同前缀的时候。快速搜索：搜索操作的时间复杂度仅与要查找的单词长度相关，与树中存储的单词数量无关。前缀匹配：Trie擅长处理前缀相关的查询，这使得它在自动补全场景中非常有用。实际应用场景 𐟓𑰟’𛊨‡ꥊ訡奅诼š在搜索引擎或输入法中，当你开始输入时，它会推荐可能的单词或短语。拼写检查：在文本编辑器中用于检查拼写错误。词频统计：统计文本中各个单词出现的频率。希望这篇文章能帮助你更好地理解Trie的强大之处，并激发你探索更多数据结构的兴趣！

年底全是考试，门门跪[开学季] 最近一个月回炉了若干门学科，包括但不限于线代、概统、离散、建模、专利法………… 上机编程头铁冲最难一道，滑动窗口卡在左半区，结果大神们都是用前缀树+二分在解[费解] 吃不下了，真吃不下了[求饶][求饶][求饶]

𐟒𛥍Ž为OD机试挑战失败𐟒” 𐟘”刷题一个多月，本以为能顺利通过华为OD机试，却没想到还是失利了。回顾整个过程，发现自己在输入输出上花费了太多时间，对牛客ACM模式不太熟悉。𐟘“ 𐟘𕧬줸€题虽然做出来了，但只验证了本地的两个case，没有全面检查，导致最后提交时有一半case没过。而且，没过的case是看不到的，这点让我很无奈。𐟘ž 𐟒᥻𚨮祮𖥜言ƒ试前用本地IDE刷牛客ACM模式，直到熟练为止。这次考试两道题，第一题200分，是单词联想和前缀树的问题。第二题是和最大的子矩阵，感觉难度挺大的。𐟤” 𐟔妀𛤹‹，这次华为OD机试虽然失败了，但我会继续努力，争取下次能够取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

华为OD机考满分经验：刷题与准备全攻略 𐟒ᠥˆ𗩢˜时，除了关注算法实现，还要熟悉在线评测系统的ACM模式。之前我在LeetCode上刷题，结果一做题就懵了，因为不熟悉的输入输出让我浪费了很多时间。下次一定要先熟悉一下牛客的ACM模式，避免在时间上吃亏。 𐟒𛠥œ言ƒ试前，建议大家多使用本地IDE进行刷题，直到熟练为止。我用的是VSCode，但因为临时新建了一个目录，加载的C++库不是之前常用的，找接口库文件的时候有点手忙脚乱。放心大胆地用你的本地IDE吧！ 𐟓 第一题我搞定了，但只测试了本地的两个例子，脑子一抽就没提交。本应该早点提交，把所有测试用例都跑一遍。结果最后提交的时候，一半的测试用例没过，时间也不够改了。而且，没过的测试用例是看不到的，这点也挺坑。 𐟔 两道题，每题200分。第一题是单词联想，用前缀树𐟌𓯼›第二题是求和最大的子矩阵𐟟 。希望大家能从这次经验中吸取教训，做好充分的准备！

Leetcode刷题心得：从入门到精通刷Leetcode题目也是需要方法的，不能盲目地刷题。以下是我总结的一些刷题经验，希望能帮到大家。按类型刷题 𐟓š 建议大家从基础开始，逐步深入。以下是一个推荐的刷题顺序：基础算法：迭代、递归、分治、排序、Top k、双指针、位运算等。基础数据结构：数组、字符串、哈希表、链表、树（二叉树）、堆、栈。高级算法：贪心、动态规划、BFS/DFS、图（拓扑、最短路径、MST、矩阵等）。进阶数据结构：LRU、红黑树、B/B+树、前缀树。其他：滑动窗口、多线程、系统设计、KMP、BM、Manacher等。利用记忆周期 𐟕𐯸 很多同学刷完题后过了一段时间就忘了。建议每过一个礼拜，选择性地刷几道做过的题，巩固记忆。总结和举一反三 𐟓 很多经典题目（如MaxSubArray）有多种解法。不要觉得做对了就跳过，而是要把几种解法的底层原理都理清楚，做到每种解法都烂熟于胸。多敲多练 𐟒𛊦‰‹要勤快。很多算法听起来很简单，但真正敲代码时，很多人会在边界上犯错误。比如二分、快排、归并等，多练习才能熟练掌握。形成自己的知识体系 𐟌 某些平台上有很多别人总结的算法题，可以参考，但一定要形成一套自己的思维导图。当你闭上眼睛能在脑海中浮现出一个全面且分类清晰的算法导图时，你就攻克了这道算法难关。优先刷基础题目 ⚡ 如果时间紧迫，优先刷剑指offer的题目。不要浪费时间攻克偏难怪的算法题，先稳稳地拿下最基础的题目。希望这些方法能帮助大家更好地刷Leetcode题目，早日成为算法高手！

𐟒𛠨𝬧 必学：数据结构和算法的重要性 𐟤” 你是否在考虑转码，或者已经在编程的道路上？那么，数据结构和算法是绕不开的两大块知识。让我们来探讨一下它们的重要性和应用场景。 𐟏⠥…쥏𘩝⨯•考什么？在国内，小公司可能不太考，但中大公司很可能会考察数据结构和算法。而在国外，几乎所有公司都会考，尤其是Leetcode中等难度的题目。 𐟒𜠥𗥤𝜤𘭧”襾—上吗？如果你只是进行简单的增删改查操作，那么算法可能用不上。但在AI时代，程序员非常建议系统地学习算法，以提升自己的竞争力。 𐟍’ 数据结构是什么？数据结构是计算机世界的基础，研究数据如何在计算机中组织和存储，以便高效地获取或修改数据。常见的数据结构包括：线性结构：数组、栈、队列、链表、哈希表树结构：二叉树、二分搜索树、AVL、红黑树、Treap、Splay、堆、Trie、线段树、K-D树、并查集、哈夫曼树图结构：邻接矩阵、邻接表 𐟐Ÿ 为什么很多程序员说算法不重要？因为很多现成的软件和工具已经封装好了，例如数据库、操作系统、文件压缩软件等。但这些软件也是从底层一步步写出来的，了解数据结构对掌握其原理非常有帮助。 𐟌𐠥™…应用的例子：数据库软件：需要大量的数据结构知识，例如树结构、AVL、红黑树、Treap、伸展树、B树、哈希表等。操作系统软件：多任务切换会涉及到系统栈和堆这两种数据结构。文件压缩软件：涉及哈夫曼树数据结构。通讯录：使用Trie-前缀树存储所有联系人，提升查找速度。 𐟒 常见的算法：二分搜索：提高代码速度。图算法：GPS设备使用其来计算前往目的地的最短路径。动态规划：编写国际跳棋的AI算法。 K最近邻算法：创建推荐系统、OCR引擎、预测股价或其他值的系统，以及对物件进行分类。 𐟒ᠦ€𛧻“ 数据结构和算法是编程的核心基础，无论是为了提升个人能力还是应对工作需求，都值得深入学习和掌握。

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