📅  最后修改于: 2023-12-03 14:54:08.783000             🧑  作者: Mango
广义后缀树(Generalized Suffix Tree)是一种数据结构,用于对多个字符串共同进行字符串匹配、子串查找、最长公共子序列等问题的解决。广义后缀树是后缀树的一种扩展,它将多个字符串共同存储在同一个树结构中。在广义后缀树中,每个节点代表多个后缀,这样就能够高效地检索多个字符串中的相关信息。
广义后缀树的基本思想是建立一个Trie树。Trie树是一种树形数据结构,用于快速检索字符串。它将共享相同前缀的字符串存储在同一个节点之下,从而优化了字符串搜索的效率。然而,创建每个字符串的Trie树可能会消耗大量时间和空间。因此,广义后缀树采用了一种优化的算法,将多个字符串共同存储在一个Trie树中,这样可以节省空间和时间,并且支持高效的字符串搜索。
广义后缀树主要支持以下基本操作:
广义后缀树的构建可以使用Ukkonen算法。该算法可以在线性时间和空间下构建广义后缀树。具体实现过程可以参考以下步骤:
在执行上述步骤后,就可以得到一个完整的广义后缀树。
广义后缀树可以用来查找多个字符串中的一些特定的字符串或后缀。查询广义后缀树中是否包含特定字符串的过程类似于构建广义后缀树的过程。具体实现过程可以参考以下步骤:
以下是用Python语言实现广义后缀树的代码片段:
class Node:
def __init__(self, start, end):
self.start = start
self.end = end
self.children = {}
self.suffix_link = None
self.parent = None
class GeneralizedSuffixTree:
def __init__(self, strings):
self.strings = strings
self.root = None
self.build()
def build(self):
self.root = Node(-1, -1)
for i, string in enumerate(self.strings):
self._add_string(string, i)
def _add_string(self, string, string_id):
string += '$'
node = self.root
for i, char in enumerate(string):
while i < len(string) and string[i:] not in node.children:
node.children[string[i:]] = Node(i, float('inf'))
node.children[string[i:]].parent = node
node = node.suffix_link or self.root
if i < len(string):
child = node.children[string[i:]]
if char != string[child.start + i - node.start]:
new_node = Node(child.start, child.start + i - node.start)
new_node.parent = child.parent
new_node.children[string[new_node.end]] = child
child.parent.children[string[child.start]] = new_node
child.parent = new_node
child.start += new_node.end - new_node.start
new_node.children[string[i:]] = Node(i, float('inf'))
new_node.children[string[i:]].parent = new_node
node.suffix_link = new_node
node = new_node
else:
if node != self.root:
node.suffix_link = child
node = child
以上是一个基本的广义后缀树类的实现。该类可以根据输入的字符串数组构建广义后缀树,并提供相关查询和修改功能。使用该类可以方便地进行多个字符串的字符串匹配、子串查找、最长公共子序列等操作。