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c++ - Trie 是 K 叉树吗？

coder 2024-02-03 原文

如果您查看简单 Trie 树和简单 K 叉树的节点定义，它们看起来是一样的。

(使用 C++ 表示法)

template <size_t K>
trieNode
{
    trieNode *[K]
};

template <size_t K>
KaryNode
{
    KaryNode *[K]
};

最简单的 K-ary 树每个节点有多个 child (二叉树有 2 个)

一个 Trie 有“每个节点有多个 child ”

看起来 K-ary 树根据键的比较( < 或=""> )来选择 child

虽然 Trie 根据键的子跨度的(一元)相等性来选择子节点

既然这两种数据结构都没有纳入任何标准，那么每种数据结构的最佳定义是什么，它们又该如何区分？

最佳答案

从数据结构的形状来看，trie显然是一棵N叉树，就像平衡二叉搜索树是一棵二叉树一样，区别在于数据结构如何管理数据。

二叉搜索树是一种带有附加约束的二叉树，即节点中的键是有序的，平衡二叉树在此之上添加了对不同分支长度之间差异的约束。

类似地，trie 是一个 N 叉树，带有确定键管理方式的附加约束。

让我们尝试定义什么是 trie:

trie 是一种高效的数据结构，用于实现字典，其中的键是按字典顺序排列的序列。该实现使用 N 叉树，其中分支因子是键序列[1] 中每个元素的有效值范围，每个节点可能包含也可能不包含值，但始终包含一个子序列存储的 key [2]。对于树中的每个节点，从根节点到任何给定节点的存储在节点中的键的子序列的串联表示存储的值的键，如果该节点包含一个值，和/或所有节点的公共(public)前缀这个子树。

这种数据布局允许对键的大小进行线性查找，共享前缀允许对许多自然语言进行紧凑表示(例如西类牙语，其中每个动词的不同形式仅在最后几个后缀字符上有所不同)。

1:键是序列是一个重要前提，因为尝试的主要优点是它们将键拆分到路径上的不同节点。

2:根据实现，每个节点可能维护序列中的单个元素(字符)或组合。

关于c++ - Trie 是 K 叉树吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21036029/

amp43section的supc++algorithmdata-structurestreetrie

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