排序Trie数据结构

Question

我需要跟踪文本中单词的出现，并且这种情况需要按降序排列。我最初使用哈希映射数据结构，但是当我进一步研究时，我发现了“Trie”数据结构。

我认为“Trie”数据结构非常适合在灵活性和复杂性方面跟踪事件。但是还有一个要求，我需要按降序对事件进行排序。所以基本上首先遍历“Trie”深度搜索。

实施明智这有点棘手，所以我想知道我是否走在正确的轨道上。 任何形式的意见都会很棒。在这种情况下，最好的数据结构是什么？

注意：排序顺序在出现时下降，因此如果“A”出现5次而“B”出现2次，则排序顺序应为“A”，“B”。同样出现的两个单词将按字母顺序排序。

由于

Answer 1

如果字的前缀是可重复的，特里树将是最节省内存的解决方案，遗憾的是仍然是O（N）悲观。您需要使用附加信息（单词计数器）来丰富标准的trie-tree类。

如果您正在寻找悲观的最佳解决方案，那么multimap是一个更好的解决方案：

• O（1）插入时间（如果您的字母有很多字母，则不在树中）

• O（N）内存和运行时间

但是，您需要对同一事件计数桶中的单词进行排序，如果有多个具有相同出现次数的单词，则排序成为主导操作，并且trie-tree方法与多图方法相同。

Answer 2

trie的主要属性是合并传入数据以节省空间，因此如果要使用任何数据单元的属性，则无法从{{1}中受益内置属性。因此，您可以考虑是否要节省空间，使用trie，但要获得最常用的单词，不知何故，您需要使用其他算法（例如，一旦收集了数据就遍历trie并且准备另一张桌子）。

我的想法可能是trie，因为关键字可能是一个可能的候选人

Answer 3

您可以使用三元组，但插入时间很长，但是当您只对前5个最常出现的单词感兴趣时，可以跳过排序算法。