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摘要： Trie树就是字符树，其核心思想就是空间换时间。举个简单的例子。给你100000个长度不超过10的单词。对于每一个单词，我们要判断他出没出现过，如果出现了，第一次出现第几个位置。这题当然可以用hash来，但是我要介绍的是trie树。在某些方面它的用途更大。比如说对于某一个单词，我要询问它的前缀是否出现过。这样hash就不好搞了，而用trie还是很简单。现在回到例子中，如果我们用最傻的方法，对于每一个单词，我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n^2)。显然对于100000的范围难以接受。现在我们换个思路想。假设我要查询的单词是abcd，那么在他前面的单词中，以b，c 阅读全文

摘要： Trie,又称字典树、单词查找树,是一种树形结构，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。相对来说,Trie树是一种比较简单的数据结构.理解起来比较简单,正所谓简单的东西也得付出代价.故Trie树也有它的缺点,Trie树的内存消耗非常大.当然,或许用左儿子右兄弟的方法建树的话,可能会好点.其基本性质可以归纳为：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，为该节点对应的字符串。3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。其基本操作有:查找 插入和删除,当然删除操作比较少见.我在这里只是实现了对整 阅读全文

摘要： 这几天的“科研”中涉及到了一个概念，Bloom Filter（有的中文翻译为布隆过滤器，不知道正确否），今天看了下相关的资料，发现这东西和Hash还挺有关系的，在这里一并讲下。Hash（函数/表）Hash （中译为哈希，或者散列）函数在计算机领域，尤其是数据快速查找领域，加密领域用的极广。其作用是将一个大的数据集映射到一个小的数据集上面（这些小的数据集叫做哈希值，或者散列值）。Hash table（散列表，也叫哈希表），是根据哈希值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把哈希值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。下面是一个典型的hash函数/表示意图：哈希 阅读全文

摘要： 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。基本概念如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢()。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit ar 阅读全文