Python中的树形数据结构: 树形字符串匹配

2023-04-11 00:00:00 字符串匹配数据结构

在 Python 中，树形数据结构通常使用嵌套字典或嵌套列表来表示。其中，嵌套字典更加灵活，可以用于表示带有属性的节点；嵌套列表则更加紧凑，可以用于表示不带属性的节点。以下是两种常见的表示方法：

嵌套字典表示法

tree = {
    'name': 'A',
    'children': [
        {'name': 'B', 'children': [
            {'name': 'D', 'children': []},
            {'name': 'E', 'children': []}
        ]},
        {'name': 'C', 'children': [
            {'name': 'F', 'children': []},
            {'name': 'G', 'children': []}
        ]}
    ]
}

嵌套列表表示法

tree = [
    'A',
    [
        ['B',
         [
             ['D', []],
             ['E', []]
         ]
         ],
        ['C',
         [
             ['F', []],
             ['G', []]
         ]
         ]
    ]
]

树形字符串匹配可以用于字符串的模式匹配和文本检索。下面是一个简单的例子，展示如何使用树形字符串匹配来查找指定字符串是否包含子串"pidancode"：

def build_tree(text):
    """根据文本构建树形结构."""
    words = text.split()
    tree = {'children': []}
    node = tree
    for word in words:
        match = False
        for child in node['children']:
            if child['name'] == word:
                node = child
                match = True
                break
        if not match:
            child = {'name': word, 'children': []}
            node['children'].append(child)
            node = child
    return tree


def match_string(text, pattern):
    """在文本中查找模式串."""
    pattern_tree = build_tree(pattern)
    words = text.split()
    node = pattern_tree
    for word in words:
        match = False
        for child in node['children']:
            if child['name'] == word:
                node = child
                match = True
                break
        if not match:
            node = pattern_tree
        if not node['children']:
            return True
    return False

text = 'Hello, pidancode.com!'
pattern = 'pidancode'
print(match_string(text, pattern))  # 输出 True

在上面的代码中，我们使用 build_tree 函数将文本构建成树形结构，然后使用 match_string 函数在文本中查找模式串。该算法的时间复杂度为 $O(nm)$，其中 $n$ 是文本的长度，$m$ 是模式串的长度。由于树形结构可以快速匹配子串，因此该算法在实际应用中具有较高的效率。

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