Как выбрать между хэш-таблицей и Trie (дерево префиксов)?

все зависит от того, какую проблему вы пытаетесь решить. Если все, что вам нужно сделать, это вставки и поиск, перейдите к хэш-таблице. Если вам нужно решить более сложные проблемы, такие как запросы, связанные с префиксом, лучшим решением может быть trie.

все знают хэш-таблицу и ее использование , но это не совсем постоянное время поиска , это зависит от того, насколько велика хэш-таблица, вычислительная сложность хэш-функции.

создание огромных хэш-таблиц для эффективного поиска не является элегантным решением в большинстве промышленных сценариев, где даже небольшая задержка/масштабируемость имеет значение (например: высокочастотная торговля). Вы должны заботиться о структурах данных, которые будут оптимизированы для пространства, которое он занимает в памяти, чтобы уменьшить промах кэша.

очень хорошим примером, где trie лучше соответствует требованиям, является промежуточное ПО обмена сообщениями . У вас есть миллион подписчиков и издателей сообщений в различные категории (в терминах JMS - темы или обмены) , в таких случаях , если вы хотите отфильтровать сообщения на основе тем (которые на самом деле являются строками), вы определенно не хотите создавать хэш-таблицу для миллиона подписок с миллионом тем . Лучший подход-хранить темы в trie, поэтому при фильтрации сделано на основе сопоставления тем, его сложность не зависит от количества тем/подписок/издателей (зависит только от длины строки). Мне нравится это, потому что вы можете быть творческим с этой структурой данных для оптимизации рабочего пространства и, следовательно, меньше кэша.

использовать дерево:

1. Если вам нужна функция автозаполнения
2. найти все слова, начинающиеся с " А " или "топор" так далее.
3. суффиксное дерево-это особая форма дерева. Деревья суффиксов имеют целый список преимуществ, которые хэш не может покрыть.

есть что-то, что я не видел, чтобы кто-то упоминал явно, что я думаю, важно иметь в виду. Как хэш-таблицы, так и попытки различных типов обычно имеют O(k) операции, где k длина строки в битах (или эквивалентно в chars).

это предполагает, что у вас есть хорошая хэш-функция. Если вы не хотите "ферма" и "Ферма животных" с хэш-то же значение, то хэш-функция должна использовать все биты ключа, а так хэширования "сельскохозяйственные животные "должны занимать примерно в два раза больше времени, чем" ферма " (если вы не находитесь в каком-то скользящем хэш-сценарии, но есть несколько похожих сценариев сохранения операций с попытками). И с ванильной попыткой понятно, почему вставка " сельскохозяйственных животных "займет примерно в два раза больше времени, чем просто"ферма". В долгосрочной перспективе это верно и для сжатых попыток.

HashTable реализация пространства эффективна по сравнению с basic Trie реализация. Но со строками порядок необходим в большинстве практических приложений. Но хеш полностью нарушает порядок lexographical. Теперь, если ваше приложение выполняет операции на основе лексикографического порядка (например, частичный поиск, все строки с заданным префиксом, все слова в отсортированном порядке), вы должны использовать Tries. Только для поиска следует использовать HashTable (как, возможно, это дает минимальное время поиска).

П. С.: помимо этого, Тройные Деревья Поиска (TSTs) был бы отличным выбором. Его время поиска больше, чем HashTable, но эффективно по времени во всех других операциях. Кроме того, его более эффективное пространство, чем пытается.

вставка и поиск на trie линейны с длиной входной строки O (s).

хэш даст вам O(1) для вставки поиска ans, но сначала вы должны вычислить хэш на основе входной строки, которая снова является O (s).

Conclussion, асимптотическая сложность времени линейна в обоих случаях.

trie имеет несколько больше накладных расходов с точки зрения данных, но вы можете выбрать сжатый trie, который снова поставит вас более или менее на связь с хэш-таблица.

чтобы разорвать связь задайте себе этот вопрос: Нужно ли искать только полные слова? Или мне нужно вернуть все слова, соответствующие префиксу? (Как в предсказательной системе ввода текста ). В первом случае, сходи за гашишем. Это более простой и чистый код. Легче тестировать и поддерживать. Для более ellaborated случае использовать где префиксами или суффиксами дело, пойти на Бора.

и если вы делаете это просто для удовольствия, реализация trie поставит воскресный день на хороший использовать.

некоторые (обычно встроенные, в режиме реального времени) приложения требуют, чтобы время обработки не зависело от данных. В этом случае хэш-таблица может гарантировать известное время выполнения, в то время как trie зависит от данных.