트리 구조 (기존 트리, 사전 트리, 해시 트리, Merkle Patricia 트리) 에 대해 자세히 논의합니다.

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-83b557-1539180310707)]

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-d6bf01-1539180310707)]

속성 1. 축제는 빨간색이나 검은색이고, 뿌리는 검은색이고, 모든 잎은 검은색이다.

부동산 2. 각 빨간색 노드에는 두 개의 검은색 하위 노드가 있어야 합니다. (각 나뭇잎에서 루트까지의 모든 경로에는 빨간색과 검은색이 번갈아 나타나는 두 개의 연속 빨간색 노드가 있을 수 없습니다.) 모든 노드에서 각 잎까지의 모든 단순 경로에는 동일한 수의 검은색 노드 (검은색 높이) 가 포함됩니다.

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-52c714-1539180310707)

B+ 나무는 b 트리의 변종이자 다중 경로 검색 트리입니다.

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-c2ce8e-1539180310707)]

B+ 나무 특성:

1. 모든 키워드가 리프 노드의 연결된 목록 (조밀한 인덱스) 에 나타나고 연결된 목록의 키워드가 정확히 정렬됩니다.

2. 비리프 노드를 명중할 수 없습니다.

3. 비리프 노드는 리프 노드의 인덱스 (스파스 인덱스) 에 해당하고 리프 노드는 데이터를 저장 (키워드) 하는 데이터 계층에 해당합니다.

4. 파일 인덱싱 시스템에 더 적합합니다.

따라서 B+ 트리보다 B* 트리에 새 노드를 할당할 확률이 낮고 공간 활용도가 높습니다.

트리 트리를 사전 트리라고 하며 단어 조회 트리 및 트리 트리라고도 합니다. 해시 트리의 변형인 트리 구조입니다. 일반적인 응용 프로그램은 많은 수의 문자열 (문자열로 제한되지 않음) 을 계산, 정렬 및 저장하는 것이므로 검색 엔진 시스템에서 텍스트 단어 빈도 통계에 자주 사용됩니다. 문자열의 공통 접두사를 사용하여 쿼리 시간을 줄이고 불필요한 문자열 비교를 최소화하며 해시 트리보다 쿼리 효율성이 높다는 장점이 있습니다.

타이어 트리의 세 가지 기본 속성:

타이어 나무 응용 프로그램;

N 단어의 용어집과 소문자 영어로 쓴 문장 한 편을 주세요. 용어집에 없는 모든 새 단어를 가장 먼저 나타난 순서대로 써 주세요. 이 문제에서 배열 열거, 해시 및 사전 트리를 사용하여 먼저 친숙한 단어 트리를 만든 다음 비교를 위해 문장 로 읽을 수 있습니다. 이 방법은 비교적 효과가 있다.

한 단어로만 구성된 n 개의 서로 다른 영어 이름을 지정하면 사전순으로 작은 것부터 큰 것까지 출력할 수 있습니다. 사전 트리별로 정렬하고 배열별로 사전 트리를 만듭니다. 이 트리의 각 노드에 대한 모든 하위 노드는 글자 크기에 따라 정렬됩니다. 먼저 나무를 순회하다.

모든 문자열에 대한 사전 트리를 만듭니다. 두 문자열의 가장 긴 공통 접두사의 길이는 해당 노드의 공통 조상 수이므로 이 문제는 공통 조상을 찾는 문제로 변환됩니다.

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-f00bd3-1539180310707)]

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-d70c23-1539180310707)]

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-8a3963-1539180310707)]

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-69461e-1539180310707)]

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-987993-1539180310707)]

[이미지 업로드 실패 ... (이미지-58f33c-1539180310707)]

참고 자료:

1, blogs.com/pinard/p/6050306.html

4,/QQ _ 33935254/article/details/55505472