1、堆栈-Stack 堆栈（也简称作栈）是一种特殊的线性表，堆栈的数据元素以及数据元素间的逻辑关系和线性表完全相同，其差别是线性表允许在任意位置进行插入和删除操作，而堆栈只允许在固定一端进行插入和删除操作。堆栈中允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。堆栈的插入和删除操作通常称为进栈或入栈，堆栈的删除操作通常称为出栈或退栈。Java中已经出了S
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2023-12-27 13:26:37
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Description给出一个总字符个数大小不超过1，000，000的字典（这个字典的单词顺序不为字典序）和不超过1000个长度不超过1000的前缀，输出字典中匹配该前缀，字典序为K_i的单词在字典中的位置。所有单词都为小写字母。Input Format第一行： 两个整数N，M，分别表示字典中的单词个数和需要查询的前缀数。接下来N行；每行一个字符串，表示字典中的单词。接下来M行，每行一个K_i，
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2023-11-08 11:56:33
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正则匹配http前缀匹配大小写http前缀urlpublic class HttpCommon {
public static final String HEAD_HTTP_PATTERN="http://.+|HTTP://.+";
public Boolean matchHttpUrl(String url){
Pattern pattern = Patte
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2023-05-24 09:22:04
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路由功能是 web 框架中一个很重要的功能，它将不同的请求转发给不同的函数(handler)处理，很容易能想到，我们可以用一个字典保存它们之间的对应关系，字典的 key 存放 path，value 存放 handler。当一个请求过来后，使用 routers.get(path, None) 就可以找到对应的 handler。利用字典实现路由可以参考我的这篇文章：动手实现 web 框架[1] 。使用
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2024-02-27 10:16:41
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前缀树（Trie tree、字典树）概念Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。前缀树的
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2023-08-23 22:07:23
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Trie，又称字典树、单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
什么是前缀树在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字
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2024-05-16 23:30:23
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# 前缀树匹配在Python中的应用
前缀树（Trie，也称为字典树）是一种用于存储可变长度字符串的树形数据结构，常用于字符串匹配、前缀查询等场景。在实际应用中，前缀树的效率远超普通的字符串查找算法，因此在搜索引擎、拼写检查和自动补全等场景被广泛使用。
## 前缀树的基本结构
前缀树中的每个节点代表一个字符串中的一个字符。根节点是空的，每个子节点代表一个字符，通过字符连接表示一个字符串的路径
KMP算法本文分享自己对KMP算法的理解，尤其是最关键的next数组的求解。如果大家有任何问题或者我代码上有任何问题，请指出，相互交流。1.最大匹配值介绍一个字符串的最大匹配值：
前缀(前n-1个字符由1->n-1个构成的所有字符串) 和 后缀(后n-1个字符,由第2到倒数第一个字符构成的所有字符串)
能匹配到的相同的所有字符串中最大的长度
例如：ABABA
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2024-04-16 14:22:21
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一 简介 Redis是一款由Salvatore Sanfilippo开发，基于BSD开源协议，可基于内存也可进行持久化（可每隔一段时间将数据持久化到磁盘）的Key-Value结构的结构数据库，Redis的Value有字符串（String），列表(List)，哈希（Map），集合(Set)，有序集合(Sort Set)五种类型，Redis支持集群
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2024-06-20 13:01:36
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在当前互联网应用中，字符串匹配问题日益增多，尤其是需要处理多个模式串时，效率与准确性是不可忽视的考量。这篇文章将探讨如何使用前缀树（Trie）高效地解决 Java 中的多模式串匹配问题，同时也将提供调试、性能调优及最佳实践等一系列信息。
## 问题场景
在文本搜索引擎、词典查找、拼写检查等场景中，我们常常需要处理大量字符串的匹配。这时，直接采用笨重的字符串遍历方法效率极低，而前缀树便能有效解决
前面我们介绍了三种数据结构，第一种数组主要用作数据存储，但是后面的两种栈和队列我们说主要作为程序功能实现的辅助工具，其中在介绍栈时我们知道栈可以用来做单词逆序，匹配关键字符等等，那它还有别的什么功能吗？以及数据结构与本篇博客的主题前缀、中缀、后缀表达式有什么关系呢？1、人如何解析算术表达式如何解析算术表达式？或者换种说法，遇到某个算术表达式，我们是如何计算的：①、求值 3+4-5这个表达式，我们在
# Java实现前缀树进行匹配 高效
前缀树（Trie）是一种树形数据结构，用于存储关联数组，其中键通常是字符串。前缀树的主要优点是可以高效地进行字符串的搜索和匹配操作。在本文中，我们将会介绍如何使用Java实现前缀树，并利用前缀树进行高效的字符串匹配。
## 什么是前缀树？
前缀树是一种树形数据结构，其中每个节点都包含多个子节点，每个子节点对应一个字符。通过从根节点到特定节点的路径，可以表
原创
2024-07-05 05:45:52
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# Java关键词前缀树匹配的实现
在今天的文章中，我们来探讨如何在Java中实现关键词的前缀树（Trie）匹配。这是一种高效的数据结构，特别适合用于处理字符串前缀的查找功能，例如在搜索引擎中经常用到的自动补全。
## 一、实现流程
为了便于理解，我们将整个实现过程分为几个简单的步骤。下面是一个流程表，展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-29 07:55:25
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前缀树名称：Trie、字典树、查找树特点：查找效率高、内存消耗大应用：字符串检索、词频统计、字符串排序等敏感词过滤器定义前缀树根据敏感词汇初始，初始化前缀树编写过滤敏感词汇方法实现敏感词过滤类定义内部类 TrieNode（前缀树节点）
属性： private boolean isKeywordEnd节点容器：private Map<Character, TrieNode> sub
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2023-09-25 17:38:07
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前言最近在做网上一个比较热门的博客项目，其中用到了前缀树进行敏感词过滤，这里记录一下定义• 前缀树- 名称：Trie、字典树、查找树- 特点：查找效率高，消耗内存大- 应用：字符串检索、词频统计、字符串排序等步骤- 定义前缀树- 根据敏感词，初始化前缀树- 编写过滤敏感词的方法 过程我们先定义一颗前缀树，在程序开始阶段创建前缀树对敏感词进行保存，便于后续的查找// 前缀树
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2023-09-23 19:16:26
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KMP算法通常是我们学习字符串匹配算法时遇见的第一个算法,另外还有Rabin-Karp, Sunday算法等. 相对于其他字符串匹配算法, kmp在字符串中字符重复率低的情况下并不具备优势,那为什么KMP算法会作为经典的教学算法呢?原因是KMP算法充分利用next前缀数组的信息来优化算法,能解决很多字符串相关问题.首先上KMP字符串匹配算法,关于KMP算法的详细介绍可以参考从头到尾彻底理解KMP,
# 实现“前缀匹配 java”教程
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个字典树（Trie）数据结构 |
| 2 | 将要匹配的前缀插入到字典树中 |
| 3 | 在字典树中查找以该前缀为开头的所有单词 |
| 4 | 返回匹配结果 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 创建一个字典树（Tr
原创
2024-05-29 04:07:02
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# 匹配前缀在Java中的应用
在Java编程中，字符串的处理是一个常见的需求。有时候我们需要判断一个字符串是否以特定的前缀开始，这时就需要使用字符串匹配前缀的功能。Java提供了多种方法来实现这一功能，本文将介绍如何在Java中匹配字符串前缀，并给出代码示例。
## 字符串匹配前缀的方法
在Java中，我们可以使用以下几种方法来匹配字符串的前缀：
1. 使用`startsWith()`方
原创
2024-06-14 05:30:13
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前缀树及计数排序、基数排序【十大经典排序】1 前缀树（prefix tree/trie）单个字符串中，字符从前到后的加到一棵多叉树上字符放在路上，节点上有专属的数据项（常见的就是pass和end值）所有样本都这样添加，如果没有路就新建，如果有路就复用沿途节点的pass值增加1，每个字符串结束时来到的节点end值增加11.1 前缀树设计思路例子 设计一种结构，用户可以：void insert(Str
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2024-03-02 09:33:58
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前缀树前缀树一般指字典树 这是指一种结构而不是一类题又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。 注意信息在路上它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含
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2024-04-18 22:58:18
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