文章目录前言常用API介绍逻辑结构图结构定义字典哈希表哈希表节点rehash图解rehash条件rehash实现渐进式rehash图解源码阅读创建并初始化字典字典添加字典替换字典删除扩大或者缩小空间渐进式的rehash个人思考和感悟前言Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。 接下来将介绍 Redis 的哈希表、
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2024-10-16 20:38:22
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前言我们知道 redis 是一个键值型（Key-Value Pair）的数据库，我们可以根据键实现快速的增删改查。而键与值得映射关系正是通过Dict来实现的Dict由三部分组成，分别是：哈希表(DIctHashTable)、 哈希节点(DictEntry)、字典(Dict)其中字典为typedef struct dict {
dictType *type; // dict类型，内置不同的h
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2024-05-15 10:05:36
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文章目录字典树字典树结构字典树添加、查找、删除操作添加查找删除相关题目单词拆分方法一：字典树+BFS方法二：字典树+DFS方法三：动态规划单词拆分Ⅱ:字典树+DFS添加与搜索单词 DFS单词搜索Ⅱ：字典树+DFS连接词 字典树字典树结构字典树又叫前缀树、Trie树。 字典树是一种树形结构，优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间，减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。 如图所示，是存入字
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2023-09-01 10:28:10
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字典树一般使用在前缀名搜索中，例如我要搜索自己微信朋友中的某个好友，只需要输入它的前几个字，系统就会给我返回一个包含这些字符的姓名集合。大致效果如下所示： 再没有任何限制的条件下我们最简单的实现是把这些所有的字符串存放在一个容器中（List,Set）查询时挨个遍历，利用String.startWith(“prefix”)来进行搜索但这样有几个问题 第一、首先存储资源比较浪费 第二、查询效率比较低，
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2023-07-12 16:14:38
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ADT: Trie Tree 字典树(附 Java 实现) 文章目录ADT: Trie Tree 字典树(附 Java 实现)简介参考完整示例代码正文数据结构操作接口`interface TrieTree` 接口声明具体实现`class TrieTreeImpl` 具体实现`class TrieTreeTest` 测试代码结语 简介前段时间看到一个算法题-最长公共前缀的一种实现：使用 Trie T
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2023-11-19 13:11:01
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字典树概述 字典树，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。（引自百度百科《字典树》）光说不懂，上引例——NKOJ 1934 外地人 你考入大城市沙坪坝的学校，
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2024-07-16 13:03:19
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Trie树，又称为字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树数据结构。用于保存大量的字符串。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间。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。它有3个基本性质： 1、根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 2、从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节
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2023-08-28 15:07:19
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# JAVA 字典树算法实现
## 1. 引言
字典树（Trie Tree），也称为前缀树或字典树，是一种用于处理字符串匹配问题的数据结构。它能够高效地支持字符串的插入、删除和查找操作，是解决许多字符串问题的有力工具。本文将介绍字典树的基本概念和实现方法，并提供JAVA代码示例。
## 2. 字典树的基本概念
### 2.1 字典树的定义
字典树是一种多叉树，每个节点包含一个字符和指向子
原创
2024-01-31 05:39:49
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链表1.链表提供了高效的节点重排能力，已经顺序性的节点访问方式，还有灵活地增删能力 2.结构//链表节点
struct listNode{
listNode* prev;
listNode* next;
void* value;
}
//链表
struct list{
listNode* head;
listNode* tail;
long len;
}如图所示：字典字典在Redis应
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2023-10-26 19:14:07
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前言：字典树（Trie）可以保存一些字符串->值的对应关系。基本上，它跟 Java 的 HashMap 功能相同，都是 key-value 映射，只不过 Trie 的 key 只能是字符串。Trie 的强大之处就在于它的时间复杂度。它的插入和查询时间复杂度都为 O(k) ，其中 k 为 key 的长度，与 Trie 中保存了多少个元素无关。Hash 表号称是 O(1) 的，但在计算 hash
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2024-06-19 19:26:56
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Redis的5种基本数据类型对于 redis 来说，所有的 键（key） 都是字符串。我们平常说的 Redis的基础数据结构，讨论的都是存储值的数据类型。Redis中的五种常见的数据类型分别是：String、List、Set、Zset、Hash。结构类型结构存储的值结构的读写能力String字符串可以是字符串、浮点数、整数对整个字符串或字符串的一部分进行操作；对整数或浮点数进行自增或者自减操作Li
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2023-09-13 10:44:20
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—、简介众所周知，字典内部是采用哈希表结构实现的。redis也不例外，代码位于dict.c 和 dict.h。为了解决hash键冲突的问题，redis采用“拉链法”设计。 由于网上有大量的hash结构及相关操作说明，笔者将不再介绍。本文的重点主要讲解dict的数据结构、运作流程及rehash实现。二、数据结构redis字典由dictEntry(节点)、dictType(类型)、dictht(哈希
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2023-12-09 22:28:07
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定义用了两个第三方jar包，lombok 和 hutool，可自行替换@Data
public class TrieNode {
private final int SIZE = 26;
/**
* 有多少个单词通过这个节点
*/
private int num;
/**
* 所有的儿子节点
*/
private Tr
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2023-05-24 15:20:13
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字典在 Redis 中的应用相当广泛，比如 Redis 的数据库就是使用字典来作为底层实现的，对数据库的增删改查操作也是建立在对字典的操作之上的。除了用来表示数据库之外，字典还是哈希键的底层实现之一，当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中的元素都是比较长的字符串时，Redis 就会使用字典作为哈希键的底层实现。字典的实现：Redis 的字典中使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个
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2023-11-14 09:03:58
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Trie树的原理 Trie树也称字典树，因为其效率很高，所以在在字符串查找、前缀匹配等中应用很广泛，其高效率是以空间为代价的。 利用串构建一个字典树，这个字典树保存了串的公共前缀信息，因此可以降低查询操作的复杂度。下面以英文单词构建的字典树为例，这棵Trie树中每个结点包括26个孩子结点，因为总共有26个英文字母(假设单词都是小写字母组成)。字典树模版（Java） 1 /**
2 *
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2023-05-26 20:44:56
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1. Trie树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：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。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。 它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外
前言字典树(Trie树)这一数据结构是不太常见但是十分好用而一种数据结构，博主也就是最近一段时间做了几道字节的题目才了解到字典树这一数据结构。并将自己的学习内容跟大家分享。定义首先，何为字典树(Trie树)？顾名思义，就是在查询目标时，像字典一样按照一定排列顺序标准和步骤访问树的节点，举一个简单例子，英文字典查单词"He"，那么第一步你肯定要按照a-z的顺序先找到h这个首字母，然后再按照相同顺序找
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2023-07-18 20:59:40
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文章目录字典树Trie 字典树简述 Trie中节点的定义Trie自实现 Trie实现接口功能 java代码实现 模糊匹配 前缀字符串键值求和 字典树Trie 专门为处理字符串设计的字典Trie如果有n个条目，使用树结构，查询的时间复杂度是O(logn)查询每个条目的时间复杂度，和字典中一共有多少条目无关如果有100万个条目 (个)，logn大约为20时间复杂度为O(w)，w为查询单
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2024-06-19 06:55:48
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树结构无论是组织数据，还是行使特定功能都是一种强大的武器，今天我们来详细解读一下字典树。字典树： 字典树是一种特殊的搜索树，可以用来统计字符串数量，统计前缀词频。字典树有以下基本性质：1.有一个根节点，但根节点无数据。2.每个节点有N个出度（N为组成字符串的字符的类型数目），即字典树是个N叉树3.节点中有判断是否为单词的bool型标志位。其实字典树可以根据我们的需要进行适当的变动我自己尝
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2023-08-17 16:30:21
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目录导言字典树字典树的性质字典树的应用结点结构体定义插入操作伪代码代码实现查找操作伪代码代码实现简单应用代码实现调试效果情景应用外地人情景解析代码实现参考资料导言我们肯定是天天都在用搜索引擎啦，例如我用百度查找资料，会发现当我输入一段字符时，百度就自动跳出了一些热搜关键词，在推荐页面也会想你推荐一些实时热点，这是怎么实现的呢？可以使用类似 map 容器的对象，“键”是关键词，“值”是被搜索的次数，
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2023-12-19 21:44:24
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