GO에서 Tries, B-Tree 및 Bloom 필터와 같은 고급 데이터 구조를 어떻게 구현합니까?

에서 고급 데이터 구조 구현이 섹션에서는 GO에서 시도, B- 트리 및 블룸 필터를 구현하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 각각의 전체 구현은 광범위 할 것이지만, 우리는 주요 측면을 설명하기 위해 개념적 개요와 코드 스 니펫을 제공 할 것입니다.

트림은 효율적인 접두사 검색에 이상적인 나무와 같은 구조입니다. 이동 중에는 일반적으로 각 노드에 대한 맵을 사용하여 트리를 구현하며, 여기서 키는 문자이고 값은 하위 노드에 대한 포인터입니다. 부울 값은 노드가 완전한 단어를 나타내는 지 여부를 나타낼 수 있습니다.

이것은 기본 트리 구현을 제공합니다. 보다 정교한 버전은 다른 데이터 유형을 처리하거나 메모리 사용을 최적화 할 수 있습니다. B- 트리 : B- 트리는 디스크 액세스에 최적화 된 자체 균형 트리 데이터 구조입니다. GO에서 B- 트리를 구현하려면 노드 분할을 신중하게 처리하고 균형을 유지하기 위해 병합이 필요합니다. B- 트리의 노드는 일반적으로 여러 키와 어린이를 보유합니다. 강력한 구현에는 노드 크기, 키 삽입, 삭제 및 검색 작업을 효율적으로 관리하는 것이 포함됩니다. 복잡성으로 인해 완전한 구현은이 간결한 답변의 범위를 벗어납니다. 기존 라이브러리 사용을 고려하십시오 (나중에 논의). 그들은 공간 효율적이지만 잘못된 긍정적 인 기회가 적습니다 (요소가 없을 때 요소가 존재 함을 나타냅니다). GO에서는 다양한 비트 및 다중 해시 함수를 사용하여 블룸 필터를 구현할 수 있습니다. 이것은 단순화 된 예입니다. 생산 준비 블룸 필터는 오 탐지를 최소화하기 위해 해시 함수 및 비트 어레이 크기를 신중하게 선택해야합니다.

type TrieNode struct {
    isWord bool
    children map[rune]*TrieNode
}

func NewTrieNode() *TrieNode {
    return &TrieNode{false, make(map[rune]*TrieNode)}
}

func (node *TrieNode) Insert(word string) {
    currentNode := node
    for _, char := range word {
        if _, ok := currentNode.children[char]; !ok {
            currentNode.children[char] = NewTrieNode()
        }
        currentNode = currentNode.children[char]
    }
    currentNode.isWord = true
}

func (node *TrieNode) Search(word string) bool {
    currentNode := node
    for _, char := range word {
        if child, ok := currentNode.children[char]; ok {
            currentNode = child
        } else {
            return false
        }
    }
    return currentNode.isWord
}

트리 :

b- 트리 : 디스크 액세스에 최적화되어 데이터베이스 및 파일 시스템에 중요합니다. 그들은 메모리에 완전히 맞지 않는 대규모 데이터 세트에서도 검색, 삽입 및 삭제 작업을 위해 로그 시간 복잡성 (O (log n))를 유지합니다. 이것은 대형 데이터 세트에서 매우 느리게 될 수있는 더 간단한 구조와 크게 대비됩니다. 블룸 필터 :

는 멤버십 테스트를 위해 일정한 시간 복잡성 (O (k)를 제공합니다. 여기서 k는 목록을 검색하거나 큰 데이터 세트를 설정하는 것보다 훨씬 빠르게 가능합니다. 그것들은 전체 세트를 저장하는 것과 비교하여 매우 공간 효율적입니다. 기존 GO 라이브러리 몇몇 GO 라이브러리는 이러한 데이터 구조의 효율적인 구현을 제공합니다.

• 트림 : 전용의 널리 사용되는 트리 라이브러리는 다른 구조와 마찬가지로 널리 퍼지지 않을 수도 있지만, 맞춤법 검사, 자동 완성, 또는 PREFIX 기반 검색과 관련된 다양한 오픈 소스 프로젝트에서 예제를 찾아 적응할 수 있습니다. 효율적인 데이터 저장 및 검색을 위해 B- 트리와 같은 구조를 내부적으로 활용하는 . 고성능 B- 트리를 처음부터 구축하는 것은 중요한 사업입니다. 블룸 필터 : 라이브러리는 강력하고 효율적인 블룸 필터 구현을 제공합니다.
• 일반적인 사용 사례 badgerdb boltDB 🎜> autocompletion, 철자법, IP-Checking, T9 Predice. 텍스트.
• b- 트리 : 데이터베이스 (예 : 인덱싱), 파일 시스템, 지속적인 스토리지가 필요한 메모리 데이터베이스. 값 비싼 데이터베이스 조회 수)