単語を1つのトライ木にまとめます。入力の各行の各インデックスから始まる任意の部分文字列がトライ木に含まれているか調べる実装です。 トライ木を使ったコードは次のとおりです。ConvertTo-Trieがトライ木を構築する関数です。 PythonでTrie木 (トライ木)を実装する方法を解説する 2023.01.18 2022.10.28 トライデータ構造は、情報検索の際に非常に効率的です。 主に辞書や電話帳の実装に利用されている。 また、キーボードで入力中に表示される自動テキストサジェストを実装するのにも便利です。 この記事では、Pythonで独自のTrieデータ構造を実装する方法を理解します。 この記事では、以下のことを学びます。 トライデータ構造を実装する方法。 トライデータ構造への挿入の仕方。 Trieデータ構造内の単語を検索する方法。 この記事もチェック： PythonでMax Heapデータ構造を実装する方法 スポンサーリンク 目次 TrieNode クラスの実装 Trieデータ構造クラスの作成 Trie (= Retrieval tree, 検索木)はテキスト処理において必需品と言えるデータ構造です。 辞書検索、日本語入力、サジェストの実装や、形態素解析に使われる辞書（形態素辞書）が主な用途と言えるでしょうか。 Pythonの自然言語処理パッケージNLTK (Natural Language Tool Kit)でも、形態素解析にトライ木を用いています。 参考： http://www.nltk.org/book-jp/ch12.html Trie（トライ木）とは？ 例として、辞書として使われているトライ木の「A」から始まる単語を格納した部分を図示してみました。 |ahg| jzn| xrd| yer| xkk| rgh| tff| xji| jlw| mid| kzm| fsf| yua| bbc| sze| lpu| bcn| vuv| iif| mpo| eyk| boy| bxq| scx| zrt| zzl| oxt| rlp| nlw| gad| unz| kmw| vjz| pof| yfw| hiw| lqj| uhp| lap| qpc| eya| iub| awr| zbf| yjw| kah| crx| rrp| ogt| fry|