Aprenda a comprimir y podar una estructura de datos de trie para mejorar su complejidad de espacio y tiempo para las operaciones de búsqueda, ordenación y autocompletar.

To make tries more efficient in terms of space and time, several techniques can be used. Path compression and ternary search trees help reduce the number of nodes and save memory while keeping search performance fast. Compact tries and suffix tries store data more efficiently, and using hash maps cuts down on unnecessary memory usage by only storing relevant children. Additionally, pruning unused nodes and using an end-of-word flag to mark valid words helps save space. These methods make tries more efficient and practical for large-scale problems, like text processing or genomic data analysis, where both space and speed are important.

Last updated on 18 dic 2024

¿Cómo se optimiza la complejidad espacial y temporal de un intento utilizando técnicas de compresión o poda?

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Un trie es una estructura de datos en forma de árbol que almacena cadenas de forma jerárquica, donde cada nodo representa un prefijo o sufijo común de las cadenas. Los intentos son útiles para operaciones rápidas de búsqueda, ordenación y autocompletar, pero también pueden consumir mucho espacio y tiempo, especialmente si las cadenas son largas o diversas. En este artículo, aprenderá cómo optimizar la complejidad espacial y temporal de un intento utilizando técnicas de compresión o poda.

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1 ¿Qué es la compresión?

La compresión es una técnica que reduce el número de nodos en un intento mediante la fusión de nodos que tienen un solo hijo. Por ejemplo, si tiene un trie que almacena las palabras "dog", "dot" y "doe", puede comprimirlo eliminando los nodos que representan "d" y "o", y reemplazándolos con un solo nodo que represente "do". De esta manera, guarda dos nodos y dos bordes, y aún conserva la información del intento.

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Moorshidee Bin Abdul Kassim

IT Support | Turning challenges into opportunities with sustainable, lasting solutions | BSBA, BBA, CISA, CISM
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To make tries more efficient in terms of space and time, several techniques can be used. Path compression and ternary search trees help reduce the number of nodes and save memory while keeping search performance fast. Compact tries and suffix tries store data more efficiently, and using hash maps cuts down on unnecessary memory usage by only storing relevant children. Additionally, pruning unused nodes and using an end-of-word flag to mark valid words helps save space. These methods make tries more efficient and practical for large-scale problems, like text processing or genomic data analysis, where both space and speed are important.

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AHSAN NAQVI

General Manager | Marketing Communications, Hospitality Industry
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Optimizing a trie involves compression and pruning techniques: Trie Compression: Path Compression Rabin-Karp Fingerprints Trie Pruning: Suffix and Prefix Removal Leaf Pruning Depth Limit Bitwise Tries: Bitwise Operations Binary Trie Compression Radix Tree Optimization: Radix Tree Conversion Path Compression Front Compression: Store Common Prefixes Dynamic Tries: Node Creation Optimization Hybrid Tries: Combine Trie Structures Memory-Efficient Representations: Array or Bitmap Node Sharing Caching: Cache Frequently Accessed Nodes Balancing: Balance Trie Structure

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2 ¿Qué es la poda?

La poda es una técnica que elimina nodos que no son necesarios para la funcionalidad trie. Por ejemplo, si tiene un trie que almacena las palabras "apple", "apply" y "app", puede podarlo eliminando los nodos que representan "apple" y "apply", y marcando el nodo que representa "app" como un nodo terminal. De esta manera, guarda cuatro nodos y cuatro bordes, y aún mantiene la capacidad de buscar y autocompletar las palabras.

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3 ¿Cómo comprimir un intento?

Para comprimir un intento, debe atravesarlo de abajo hacia arriba, comenzando desde los nodos de la hoja y subiendo hasta la raíz. Para cada nodo, debe verificar si solo tiene un hijo y, de ser así, debe fusionarlo con su hijo concatenando sus etiquetas y eliminando el nodo secundario. Debe repetir este proceso hasta llegar a la raíz o un nodo que tenga más de un hijo.

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4 ¿Cómo podar un intento?

Para podar un intento, debe atravesarlo de arriba hacia abajo, comenzando desde la raíz y bajando hasta los nodos de las hojas. Para cada nodo, debe verificar si es un nodo terminal y, de ser así, debe marcarlo como tal y eliminar todos sus descendientes. Debe repetir este proceso hasta llegar a los nodos hoja o un nodo que no sea un nodo terminal.

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Nathaniel Verhaaren

Software Developer at DRW
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I think what this section is getting is that after removing a terminal node from trie (because for some reason you've determined it should not be or does not need to be in the trie), you can potentially remove or consolidate non-terminal ancestor nodes, but as it is it doesn't quite make sense to me.

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Nathaniel Verhaaren

Software Developer at DRW
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The term 'terminal node' should probably be defined in this section (or earlier), since the meaning isn't obvious to someone unfamiliar with a trie.

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5 ¿Cuáles son los beneficios de la compresión y la poda?

La compresión y la poda pueden mejorar la complejidad espacial y temporal de un intento al reducir el número de nodos y bordes. Esto significa que necesita menos memoria para almacenar el intento y menos tiempo para buscar, ordenar o autocompletar las cadenas. La compresión y la poda también pueden hacer que el trie sea más compacto y legible, lo que puede ayudar con la depuración y la visualización.

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6 ¿Cuáles son los inconvenientes de la compresión y la poda?

La compresión y la poda también pueden tener algunas desventajas, dependiendo del caso de uso y el conjunto de datos. La compresión puede hacer que el trie sea menos flexible y adaptable, ya que puede ser más difícil insertar o eliminar cadenas sin afectar la estructura existente. La poda puede hacer que el trie sea menos completo e informativo, ya que puede perder algo de información sobre la frecuencia o diversidad de las cuerdas. La compresión y la poda también pueden introducir cierta sobrecarga en términos de cálculo y mantenimiento, ya que requieren operaciones adicionales y controles en el intento.

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7 Esto es lo que más debe considerar

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Cmdr (Dr.⁹) Reji Kurien Thomas , FRSA, MLE℠

I Empower Sectors as a Global Tech & Business Transformation Leader| Stephen Hawking Award 2024| Harvard Leader | UK House of Lord's Awardee | Fellow Royal Society | CyberSec | CCISO CISM CCNP-S CEH
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Replacing the standard node child pointers with bitmaps can greatly reduce the space required for node representation, especially in sparse tries. In a project involving a routing table for a distributed database system, using bitmaps to indicate the presence of child nodes allowed us to compress the trie structure significantly. This bitmap approach reduced the memory overhead of pointers, especially in sparse regions of the trie, and streamlined node access by using bitwise operations. Reordering trie nodes based on the frequency of access can optimise search times. In a content recommendation engine, nodes corresponding to more frequently accessed content were moved closer to the root, reducing the average path length required.

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gilles Brassat

🚂La voix du chemin de Faire... Accompagnateur du ferroviaire et des chemins de traverses.
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Quand je vois que l'algorithme me propose de participer à ce sujet et de laisser mon avis je me dis que nous pouvons dormir tranquille. Ce n'est pas demain que des machines remplaceront l'intelligence humaine. Gilles, en totale incompétence sur cette thématique.

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1 ¿Qué es la compresión?

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