字典树算法python

字典树算法python相关知识

• 字典树

  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。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一个字符； 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。搜索字典项目的方法为：(1) 从根结点开始一次搜索；(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。(4) 迭代过程……(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。以上为百科说明。我们再通俗的解释一下，字典树其实也是一种索引、映射。唯一的优势就是，他能够很快速的指定偏移量（即将字符与偏移
• Python拉链法和开地址法实现字典

  Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 在列表中使用下标索引可以快速的得到对应的值，那么我们需要做的有两件事情： 怎样把键计算出一个唯一值 怎样把这个唯一值均匀并且唯一的分布在长度固定的列表中 怎样把键计算出一个唯一值 > 因为字典的键是不可变的，可hash的，因此我们可以用hash函数计算key对应的唯一hash值。 怎样把这
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，
• [学习打卡]第5天 字典copy和字典成员运算符

  学习课程名称：python全能工程师2022版章节名称：3-3字典copy 4-1字典成员运算符讲师姓名：deweizhang 课程内容概述：本节课学习了字典copy的相关内容，copy函数的用法是将当前字典复制一个新的字典，new = dict.copy():用法跟列表的一样，深复制，互不影响，内存地址不一样，由于内存地址不同，判断id(new_dict) != id(dict)为True。举例：old_doct ={‘name’:’dewei’,’age’:33} new_dict = old_dict.copy() id(new_dict) ! = id(old_dict) True 除此之外，还学习了字典成员运算符的相关内容，通常采用两种方法，一种是in 与not in 另一种是使用get函数，in 与 not in 采用的是返回布尔值来判断，而get函数是判断成员是否存在，如果键存在于字符串中，对应的值却是：0，空字符串，NULL，FALSE等值的时候，如果使用get方法进行判断，其布尔值会是Fa

字典树算法python相关课程

• JavaScript版数据结构与算法 轻松解决前端算法面试 从求职角度，在面试前建立自己的算法技术体系。本课程带你用JS语言解决LeetCode上的经典算法题，对每一道题都进行线上测试，每题都有时间/空间复杂度分析。结合前端实际开发情景，带你掌握数据结构与算法。

  讲师：lewis 中级 2183人正在学习

• Python工程师面试宝典 一线大厂资深面试官亲授 Python服务端工程师学什么，面试问什么，你该准备什么？别苦恼，别害怕，别纠结，这门课程带你系统梳理面试知识，增加面试成功几率，提升后端开发技能，在面试之前解决你的各种问题，让你技术实力和面试技巧得到双重提升。

  讲师：PegasusWang 中级 951人正在学习

• 数据挖掘中的两大经典算法：K-Means聚类算法和决策树算法 本课程主要讲解数据挖掘中的两大经典算法：K-Means聚类和决策树算法，每个算法会通过理论讲解结合编程实战的形式让大家不仅了解算法的本质还学会算法的应用。

  讲师：Jack_LY 入门 3285人正在学习

字典树算法python相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 2. 二叉树中的递归算法应用 在二叉树的问题中，几乎处处用着递归。最经典的例子就是二叉树的前中后序的遍历，使用递归算法较为简单和明了，而使用非递归算法实现时会显得十分复杂，尤其是后序遍历，非常难写。今天我们来看二叉树中的几个非常简单的问题，全部使用递归方法解决这些问题。给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。示例 1：输入: 1 1 / \ / \ 2 3 2 3 [1,2,3], [1,2,3]输出: true示例 2：输入: 1 1 / \ 2 2 [1,2], [1,null,2]输出: false示例 3：输入: 1 1 / \ / \ 2 1 1 2 [1,2,1], [1,1,2]输出: false问题也比较简单，leetcode 官方给我们定义了二叉树类：# Definition for a binary tree node.class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None继续我们的递归三要素：终止条件，递推公式，预定输出。首先看看递归函数的输出：相同的树(True) 和不同的树(False)，输入是两个待比较二叉树的根节点，那么递归函数这样写：def is_same_tree(p, q): # ... reture False然后来看看终止条件，对于二叉树的终止条件就是到输入的两个根节点只要有一个为空即可。当两个根节点都为空是，返回 True；当只有其中一个根节点为空而另一个根节点不为空时，明显两个树不是相同的树，故返回 False：def is_same_tree(p, q): ################### 终止条件 ######################## if not p and not q: return True if not p or not q: return False ##################################################### # 递归比较 # ... reture False来看递归公式，判断一棵二叉树是否相同，我们首先是比较根节点的值，如果根节点的值不相同，那就直接返回 False；如果根节点相同，我们递归比较左子树和右子树，左子树或者右子树都相同时，那么这棵二叉树才是相同的：def is_same_tree(p, q): # 终止条件 # ... # 递归比较，返回True/False return p.val == q.val and is_same_tree(p.left, q.left) and is_same_tree(p.right, q.right)看看这个递归的方法是不是非常简洁？那么这种写法会不会存在冗余的计算呢？答案时不会的，因为我们可以看到这里递归计算的左子树和右子树时完全没有重叠的部分，所以不存在冗余计算。因此，对于该问题而言，递归是一种非常优美的写法。完整的递归代码如下：class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = Nonedef isSameTree(p, q): if not p and not q: return True if not p or not q: return False return p.val == q.val and isSameTree(p.left, q.left) and isSameTree(p.right, q.right)
• 2. 二叉树深度 面试官提问：给定一个二叉树根节点，如何求解这棵二叉树最大深度？题目解析：求解二叉树深度问题是来源于算法网站LeetCode的经典题目，题目链接：https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/。首先给出二叉树最大深度的定义：二叉树从根节点到所有叶子节点的最长一条路径。例如下图的二叉树，最大深度路径就是3 -> 20 -> 16以及3 -> 20 -> 8，所以最大深度为2。二叉树结构求解二叉树问题的通用解法是递归算法，使用递归需要满足三个条件：（1）初始问题可以拆分为多个子问题；（2）子问题除了数据量不同，求解思路和初始问题相同；（3）必须存在递归终止条件。递归算法的优势是代码简洁，在面试过程中白板编程能容易实现 bug free，所以比较推荐候选人尽量采用递归。二叉树自身的数据结构也可以通过递归实现，对于根节点以及任何一个中间节点，本质上都是存在两个左右子树指针（叶子节点的子树存在，但为空）。回到题目，对于任何一个节点，如果我们知道左右子树的深度，那么左右子树深度的最大值加一，就是当前节点的深度，这就是子问题的通用解法。最后，确定递归终止条件：如果我们遍历到了空节点，那么停止搜索，算法的 Java 实现，示例：class Solution { public int maxDepth(TreeNode root) { //主函数入口 int depth=0; depth=calDepth(root, depth); return depth; } public int calDepth(TreeNode node, int depth){ //递归终止条件：如果到了空节点，直接返回深度 if(node==null) return depth; //深度+1 depth++; //返回左右子树的最大深度 return Math.max(calDepth(node.left, depth), calDepth(node.right,depth)); }}从本题中我们可以抽象得到二叉树问题的常见通用解决方案。二叉树递归本质上属于深度优先搜索算法，我们定义深度优先搜索的 DFS函数，在 DFS 中首先要给出递归终止条件，常见的终止条件是二叉树的叶子节点或者空节点，其次是对于函数入参根节点的左子树和右子树调用函数，在不同函数之间定义 counter 记录结果值或者中间变量值。算法的伪代码，示例：public void Solution(TreeNode root){ //调用递归函数 dfs(root,counter);}public Object dfs(TreeNode root, Object counter){ //1. 递归终止判断 if(...) ... //2. 递归调用 dfs(root.left, counter_1); dfs(root.right, counter_2); ...}

字典树算法python相关搜索

z index zabbix zepto zipentry zookeeper 在线编辑 在线编辑器 整型常量 正则表达式 正则表达式教程 正则不包含 指示器 指针变量 指针初始化 指针的指针 指针函数 指针数组 转义字符 自学教程 字符常量

查看更多慕课网实用课程