次の記事では、Java の Try データ構造の概要を説明します。基本的に、データ構造はコンピューター プログラミングにおいて非常に重要な役割を果たします。また、コンピューター プログラミングにおいてさまざまな種類のデータ構造をいつ、そしてなぜ使用するのかを知る必要があります。通常、トライは離散データ構造であり、これは馴染みがありません。または、これは広く使用されているデータ構造ではないと言えますが、典型的なアルゴリズムで使用されます。トライはデジタル ツリーとしても知られています。基数または接頭辞という別の名前もあります。
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トライ データ構造を使用して、キーを使用して適切に構造化されたツリー内のプレフィックスによって要素を検索します。文字列を保存すると有利です。さらに、挿入、削除、検索などのデータ構造に対するさまざまな操作を実行できます。
Java の Trie データ構造の構文
前述の構文を以下に示します。
public void insert_node(specified string of word){
TrieNode present = rootNode;
For (char i: word.toCharArray()){
Present = present.getChildren().computeIfAbsent(I, c->new TrieNode());
}
Present.setEndOfWord(true)
}説明:
上記の構文を使用して、trie データ構造に要素を挿入しようとします。そのためには、次の手順に従う必要があります:
同様に、削除操作と検索操作の構文を作成できます。
以下は、Trie データ構造が Java でどのように機能するかを示しています。
通常、トライ データ構造では次のように 3 つの異なる操作を実行できます。
上記の点については、Java で挿入操作がどのように機能するかについてはすでに説明しました。挿入操作の複雑さは O (n) です。ここで、n はキーのサイズを表します。
挿入操作の後、次のアルゴリズムを使用して、トライ データ構造に対して検索または検索操作を実行できます。
コード:
public void find_node(specified string of word){
TrieNode present = rootNode;
For (char j = 0; j < word.length(); j++){
char c = word.charAt(j);
TrieNode node = present.getChildren().get(c);
If (node = = null){
return false;
}
Present = node;
}
return present.isEndOfWord();
}説明:
次に、try データ構造内の検索要素に対して次の手順を実行します。
挿入操作のほかに要素を検索します。明らかに、同様に操作を削除するオプションも必要なので、次の手順に従う必要があります。
以下は Java での Trie データ構造の例です。
コード:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
// created class to store node into the trie data structure
class trie_data
{
// Define the size of alphabet size
private static final int CHAR_AlPHA_SIZE = 26;
private boolean isLeaf;
private List<trie_data> child = null;
// Created Constructor of class
trie_data()
{
isLeaf = false;
child = new ArrayList<>(Collections.nCopies(CHAR_AlPHA_SIZE, null));
}
// function for insertion operation
public void trie_insert(String id)
{
System.out.println("We inserted new element into the data structure \"" + id + "\"");
// Staritng from the parent node that is root node
trie_data present = this;
for (char ch: id.toCharArray())
{
// if node is not exist then create new node in trie
if (present.child.get(ch - 'a') == null) {
present.child.set(ch - 'a', new trie_data());
}
// visit next node
present = present.child.get(ch - 'a');
}
// mark present as leaf node
present.isLeaf = true;
}
// search function to search element into trie data structure
// if key value is not present then it return the false
public boolean trie_search(String id)
{
System.out.print("We searched element\"" + id + "\" : ");
trie_data present = this;
for (char ch: id.toCharArray())
{
// visit next node
present = present.child.get(ch - 'a');
if (present == null) {
return false;
}
}
return present.isLeaf;
}
}
class Main
{
public static void main (String[] args)
{
// construct a new Trie node
trie_data head = new trie_data();
head.trie_insert("the");
head.trie_insert("they");
head.trie_insert("final");
System.out.println(head.trie_search("the")); // true
System.out.println(head.trie_search("they")); // true
System.out.println(head.trie_search("final")); // true
System.out.println(head.trie_search("Sample")); // false
head.trie_insert("Sample");
System.out.println(head.trie_search("the")); // true
System.out.println(head.trie_search("they")); // true
System.out.println(head.trie_search("final")); // true
System.out.println(head.trie_search("Sample")); // true
}
}説明:
出力:
上記の記事から、Trie データ構造の基本的な構文を確認し、また Trie データ構造のさまざまな例も確認しました。この記事では、Java で Trie データ構造をいつどのように使用するかを説明しました。
以上がJavaでデータ構造を試すの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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