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[洛谷日报第37期]字符串学习笔记·哈希与字典树

  一、首先理解字符串操作的意义:

  没意义(雾

  

  其实字符串操作的意义是很浅显的,比如百度的推荐搜索啊,比如查找比对一篇题解里有多少个相同或者不同的脏字然后 kkksc03 再根据其数量、恶劣程度决定用多大的刀将博主 kill 掉。。。所以字符串操作很重要啊喂 qwq 。

  再来考虑时间:如果百度对于一个人的一次“常搜”推荐需要 10s ,那么对于全国网友来说,同时上网的人群基数很高,那么如果服务器性能不好的话,怕不是要三星 note7??? qwq

  所以啊,打造高效的字符串算法是很有必要滴!

  二、言归正传,浅析字符串哈希

  哈希其实是所有字符串操作中,笔者认为最简单的操作了(except输入输出qwq)。哈希的过程,其实可以看作对一个串的单向加密过程,并且需要保证所加的密不能高概率重复(就像不能让隔壁老王轻易地用它家的钥匙打开你家门一样qwq),通过这种方式来替代一些很费时间的操作。

  比如,最常见的,当然就是通过哈希数组来判断几个串是否相同(洛谷P3370)。此处的操作呢,很简单,就是对于每个串,我们通过一个固定的转换方式,将相同的串使其的“密”一定相同,不同的串 尽量 不同。

  此处有人指出:那难道不能先比对字符串长度,然后比对ASCLL码之和吗?事实上显然是不行的(比如ab和ba,并不是同一个串,但是如是做却会让其认为是qwq)。这种情况就叫做** hash 冲突**,并且在如此的单向加密哈希中, hash 冲突的情况在所难免(bzoj就有这种让你给出一组样例,使得一段哈希代码冲突的题,读者可以尝试尝试)。

  而我们此处介绍的,即是最常见的一种哈希:进制哈希。进制哈希的核心便是给出一个固定进制 base ,将一个串的每一个元素看做一个进制位上的数字,所以这个串就可以看做一个 base 进制的数,那么这个数就是这个串的哈希值;则我们通过比对每个串的的哈希值,即可判断两个串是否相同

  奉上 P3370ac 代码(单哈希):

  

  当然,再好的哈希也会有冲突,此时有两种做法可以解决或者降低哈希冲突的可能性

  1、无错哈希

  其实原理很简单,就是我们要记录每一个已经诞生的哈希值,然后对于每一个新的哈希值,我们都可以来判断是否和已有的哈希值冲突,如果冲突,那么可以将这个新的哈希值不断加上一个大质数,直到不再冲突(比如somebody’s birthday qwq)。

  先贴代码:

  

  正如下图(亲手做的英文高逼格):

  

但是,这种方法类似桶查找,但是桶查找的弊端2就会很恶心——数据过大, check 数组无能为力来支持上亿个空间(弊端1是由于数据具有跳跃性,浪费最后的统计次数,但在此不是特别明显,就当我皮了一下qwq)

  2、多重哈希

  这其实就是你用不同的两种或多种方式哈希,然后分别比对每一种哈希值是否相同——显然是增加了空间和时间,但也确实增加了其正确性。

  

  下面皮一个哈希自动机qwq(不用百度了,名字自己起的)

  

  三、字典树浅析

  1、简要介绍

  首先要知道,字典树是一种假想数据结构(数据结构不都是假想的吗qwq),那么问题来了——为什么是要用字典树呢?

  为什么不用类似字典链表之类的东西呢?很简单,所有树形结构都有一个基本特点,就是元素与元素间的关系为继承的一对多关系。

  拿字典树来说,每一个元素都可以有几个子元素,作为它之后的字母;而倘若要比对两个字符串是否相同,只需要比对在这棵字典树上,这两个串最后一个元素的祖先链(即前缀)是否相同,并且对于祖先链来说,并不用逐个比较,只需要记录访问就行。比如下图就是一棵 Trie ,这里用颜色区分单词路径上的点

  

  2、字典树基础与如何建树(插入操作)

  首先,关于字典树,我们一般不是用点来存储字符的,而是用边——为什么呢?之后再说(十分皮地卖个关子qwq)。

  重新首先,一般来说,字典树是不会使用根节点的,原因很浅显,因为根节点的个数决定究竟有几棵字典树,而通常字典树是只有一棵的,否则产生森林会很麻烦(qwq你皮你就splay,并且如果有森林的话应该叫做“字典森林”啊喂)。

  但是我们要知道,并不是一个题中所有的串都有公共前缀(肯定不会的吧qwq),可如果根节点唯一,就代表他们一定有公共前缀,并且公共前缀的长度必定大于等于1。

  其次,字典树中每个节点的子节点数量都肯定会小于某个数。

  如果字典树里都是小写字母,那么“某个数”就是26;如果大小写都有,“某个数”就应该是52(证明过程:显然);

  并且每个节点的所有的边都不同,这条性质可以便于我们判断在某一棵字典树到底有没有某条链:只要前缀不符合,就不需要再判断,因为必然没有(同一深度、同一父亲,边与边必定互异)

  在这里,我选择用结构体来存树,具体解释见注释:

  

  于是便可以通过这种方式比对字符串,期望时间复杂度O(n)大多用于比对。

  3、关于字典树的查找

  查找前缀比较好写,只需要一边判断是否符合要求,一边判断是否继续迭代即可。

  

  其实查询单词和查询前缀差别不大,只是我们每次都需要维护一个 check[i] ( bool ),存在单词链的末尾。

  每当一个新字符已经被标记时(即所查询单词的这个字母及其前缀都在树的某条链上),我们**使这个字符 check 异于它祖先们的 check *,最后判断*该条匹配链结尾字符的 check 是否异于链上其他字符的 check **即可判断是否有这个单词(如果没有的话,末尾的 check 肯定与链上其他的相同啊qwq)

  至于前缀出现次数,很简单,只要将每一个前缀的出现次数存到它相连的子节点,最后输出前缀最后一个字符所带的次数即可(可以用数组维护,也可以直接写在结构体里)

  好啦,就是这样,希望对大家有所帮助。

  日拱一卒,功不唐捐!

  本文发布于洛谷日报,特约作者:皎月半洒花

  原文https://pks-loving.blog.luogu.org/zi-fu-chuan-xue-xi-bi-ji-ha-xi-hash-yu-zi-dian-shu-trie

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