Python 字典树的持久化与数据库存储
字典树是一种数据结构,通常用于字符串的索引和搜索。它由一组节点组成,其中每个节点表示一个字符,从根节点到每个节点的路径组成一个唯一的字符串。
在实际应用中,字典树可以持久化存储,并使用数据库进行存储和查询。
持久化存储是指在程序执行后,数据仍然保留在磁盘或其他介质中,并可以在程序再次运行时使用。通常,持久化存储需要使用序列化和反序列化技术。
数据库作为数据管理系统,可以提供可靠的数据存储和查询功能。使用数据库存储字典树可以减少内存使用和提升效率。
在 Python 中,可以使用 pickle 库进行序列化和反序列化操作,使用 sqlite3 库进行数据库操作。下面是一个简单的代码示例,展示了如何将字典树持久化存储到数据库中:
import pickle import sqlite3 class TrieNode: def __init__(self, char: str): self.char = char self.children = {} self.is_end_of_word = False def insert(root: TrieNode, word: str): node = root for char in word: if char not in node.children: node.children[char] = TrieNode(char) node = node.children[char] node.is_end_of_word = True def build_trie(words: list): root = TrieNode('') for word in words: insert(root, word) return root def persist_trie(root: TrieNode): with sqlite3.connect('trie.db') as conn: cursor = conn.cursor() cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS trie (node BLOB, char TEXT NOT NULL, is_end_of_word INTEGER NOT NULL)') queue = [(root, None)] while queue: node, parent = queue.pop(0) cursor.execute('INSERT INTO trie (node, char, is_end_of_word) VALUES (?, ?, ?)', ( pickle.dumps(parent), node.char, 1 if node.is_end_of_word else 0 )) for child in node.children.values(): queue.append((child, node)) def load_trie(): with sqlite3.connect('trie.db') as conn: cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT node, char, is_end_of_word FROM trie') rows = cursor.fetchall() nodes = {} for node, char, is_end_of_word in rows: node = pickle.loads(node) if node is None: root = TrieNode(char) nodes[root] = root else: child = TrieNode(char) setattr(node, char, child) nodes[child] = child if is_end_of_word: nodes[child].is_end_of_word = True return root # 示例 words = ['pidancode.com', 'python', 'code', 'coding'] root = build_trie(words) persist_trie(root) root = load_trie() # 进行查询等操作
此代码示例通过 sqlite3 存储字典树,将每个节点的父节点作为字段存储。查询时,可以根据数据库中每个节点的父节点构建出整颗字典树。
需要注意的是,持久化存储和数据库存储可能会有一定的性能损耗,需要根据实际需求选择合适的方案。
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