Python 字典树的持久化与数据库存储

2023-04-11 00:00:00 字典 持久 化与

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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