আমার প্রশ্ন হ'ল ট্রাই ডেটা স্ট্রাকচার এবং র্যাডিক্স ট্রি একই জিনিস কিনা ?
সংক্ষেপে, না। বিভাগ Radix শিক্ষক Trie একটি নির্দিষ্ট বিভাগ বর্ণনা শিক্ষক Trie কিন্তু তার মানে এই নয় যে, সব চেষ্টা র্যাডিক্স চেষ্টা হয়।
যদি সেগুলি একই রকম হয় তবে র্যাডিক্স ট্রাই (ওরফে প্যাট্রিসিয়া ট্রি) এর অর্থ কী?
আমি অনুমান আপনি লিখতে বোঝানো হয় না , অত আমার সংশোধন আপনার প্রশ্নের হবে।
একইভাবে, প্যাট্রিসিয়া একটি নির্দিষ্ট ধরণের রেডিক্স ট্রাই বোঝায়, তবে সমস্ত রেডিক্সের চেষ্টা প্যাট্রিসিয়ার চেষ্টা নয়।
একটি ট্রাই কি?
"ট্রি" একটি সম্মিলিত অ্যারে হিসাবে ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত একটি ট্রি ডেটা স্ট্রাকচারের বর্ণনা দেয়, যেখানে শাখা বা প্রান্তগুলি একটি কী এর অংশগুলির সাথে মিলে যায় । অংশগুলির সংজ্ঞা এখানে বরং অস্পষ্ট, কারণ বিভিন্ন বাস্তবায়নের প্রান্তগুলি অনুসারে বিভিন্ন বিট-দৈর্ঘ্য ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, বাইনারি ট্রিতে নোডের প্রতি দুটি প্রান্ত থাকে যা 0 বা 1 এর সাথে সামঞ্জস্য হয়, যখন একটি 16-ত্রি ট্রিতে নোডের প্রতি 16 টি প্রান্ত থাকে যা চার বিটের সাথে মিলিত হয় (বা একটি হেক্সিডেসিমাল ডিজিট: 0x0 থেকে 0xf)।
উইকিপিডিয়া থেকে প্রাপ্ত এই চিত্রটিতে 'এ', 'টু', 'চা', 'টেড', 'দশ' এবং 'সরাই' কী অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে (কমপক্ষে) কীগুলি দিয়ে একটি ট্রাই চিত্রিত করা হয়েছে:
এই ত্রি যদি 't', 'তে', 'আই' বা 'ইন' কীগুলির জন্য আইটেমগুলি সংরক্ষণ করে থাকে তবে প্রকৃত মান সহ নুলারী নোড এবং নোডের মধ্যে পার্থক্য করতে প্রতিটি নোডে অতিরিক্ত তথ্য উপস্থিত থাকতে হবে।
একটি রেডিক্স ট্রাই কি?
"রেডিক্স ট্রাই" ট্রাইয়ের এমন এক রূপকে বর্ণনা করেছে যা সাধারণ উপসর্গকে ঘনীভূত করে, যেমন ইভায়ে স্ট্রান্ডজেভ তার উত্তরে বর্ণনা করেছেন। নীচের স্থির অ্যাসাইনমেন্টগুলি ব্যবহার করে "হাসি", "হাসি", "হাসি" এবং "হাসি" কীগুলিকে সূচকযুক্ত 256-ত্রি ট্রাই বিবেচনা করুন:
root['s']['m']['i']['l']['e']['\0'] = smile_item;
root['s']['m']['i']['l']['e']['d']['\0'] = smiled_item;
root['s']['m']['i']['l']['e']['s']['\0'] = smiles_item;
root['s']['m']['i']['l']['i']['n']['g']['\0'] = smiling_item;
প্রতিটি সাবস্ক্রিপ্ট একটি অভ্যন্তরীণ নোড অ্যাক্সেস করে। এর অর্থ পুনরুদ্ধার করার জন্য smile_item, আপনাকে অবশ্যই সাতটি নোড অ্যাক্সেস করতে হবে। আটটি নোড অ্যাক্সেসের সাথে smiled_itemএবং smiles_item, এবং নয়টি থেকে প্রাসঙ্গিক smiling_item। এই চারটি আইটেমের জন্য মোট চৌদ্দটি নোড রয়েছে। তবে এগুলির সব মিলিয়ে প্রথম চারটি বাইট রয়েছে (প্রথম চারটি নোডের সাথে মিলিয়ে) সাধারণ। যারা চার বাইট ঘনীভূত করার মাধ্যমে একটি তৈরি করতে rootযে অনুরূপ ['s']['m']['i']['l'], চার নোড ব্যবহারের দূরে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এর অর্থ কম স্মৃতি এবং কম নোড অ্যাক্সেস, যা খুব ভাল ইঙ্গিত। অপ্রয়োজনীয় প্রত্যয় বাইট অ্যাক্সেসের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করতে অপ্টিমাইজেশন পুনরাবৃত্তভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। অবশেষে, আপনি একটি বিন্দুতে পৌঁছেছেন যেখানে আপনি কেবল অনুসন্ধান কী এবং ত্রি অনুসারে সূচিত স্থানগুলিতে সূচিবদ্ধ কীগুলির মধ্যে পার্থক্য তুলনা করছেন। এটি একটি মূলা ত্রি।
root = smil_dummy;
root['e'] = smile_item;
root['e']['d'] = smiled_item;
root['e']['s'] = smiles_item;
root['i'] = smiling_item;
আইটেমগুলি পুনরুদ্ধার করতে, প্রতিটি নোডের একটি অবস্থান প্রয়োজন। "হাসি" এর অনুসন্ধান কী এবং root.position4 এর একটি সহ আমরা অ্যাক্সেস করি root["smiles"[4]]যা হ'ল root['e']। আমরা একে একটি পরিবর্তনশীল হিসাবে সঞ্চয় করি current। current.position5, যা এর মধ্যে পার্থক্যের অবস্থান "smiled"এবং "smiles"তাই পরবর্তী অ্যাক্সেস হবে root["smiles"[5]]। এটি আমাদের এনেছে smiles_item, এবং আমাদের স্ট্রিংয়ের সমাপ্তি। আমাদের অনুসন্ধান বন্ধ হয়ে গেছে এবং আটটির পরিবর্তে মাত্র তিনটি নোড অ্যাক্সেস সহ আইটেমটি পুনরুদ্ধার করা হয়েছে।
প্যাট্রিসিয়া ট্রাই কি?
একটি প্যাট্রিসিয়া ট্রাই মূল্যের চেষ্টাগুলির একটি বৈকল্পিক যার জন্য কেবল আইটেমগুলি nধারণ করার জন্য নোড থাকা উচিত n। আমাদের crudely প্রদর্শিত র্যাডিক্স Trie উপরে pseudocode মধ্যে সেখানে মোট পাঁচটি নোড আছেন: root(যা একটি nullary নোড হয়; এটা কোন প্রকৃত মূল্য রয়েছে), root['e'], root['e']['d'], root['e']['s']এবং root['i']। পেট্রিশিয়া ট্রাইতে কেবল চারটি হওয়া উচিত। আসুন একনজরে একবার দেখে নেওয়া যাক যে এই উপসর্গগুলি বাইনারিতে দেখে তাদের কীভাবে পৃথক হতে পারে, যেহেতু প্যাট্রিসিয়া একটি বাইনারি অ্যালগরিদম।
smile: 0111 0011 0110 1101 0110 1001 0110 1100 0110 0101 0000 0000 0000 0000
smiled: 0111 0011 0110 1101 0110 1001 0110 1100 0110 0101 0110 0100 0000 0000
smiles: 0111 0011 0110 1101 0110 1001 0110 1100 0110 0101 0111 0011 0000 0000
smiling: 0111 0011 0110 1101 0110 1001 0110 1100 0110 1001 0110 1110 0110 0111 ...
আসুন আমরা বিবেচনা করি যে নোডগুলি উপরে উপস্থাপন করা হয় তার ক্রমে যুক্ত করা হয়েছে। smile_itemএই গাছের মূল। পার্থক্যটি, এটি স্পটকে সামান্য সহজ করার জন্য সাহসী "smile", বিট ৩ 36 বিটের শেষ বাইটে this এই বিন্দু অবধি, আমাদের সমস্ত নোডের একই উপসর্গ রয়েছে। smiled_nodeএ জন্যে smile_node[0]। এর মধ্যে পার্থক্য হয় "smiled"এবং "smiles"বিট 43 এ ঘটে, যেখানে "smiles"একটি '1' বিট smiled_node[1]রয়েছে smiles_node।
বরং ব্যবহার না করে NULLশাখা এবং / অথবা বোঝাতে অতিরিক্ত অভ্যন্তরীণ তথ্য যখন একটি সার্চ বন্ধ শাখা ফিরে লিঙ্ক আপ গাছ কোথাও, তাই একটি অনুসন্ধান শেষ হয় যখন পরীক্ষা অফসেট কমে বরং বেড়ে। এই জাতীয় গাছের একটি সাধারণ চিত্র এখানে রয়েছে (যদিও প্যাট্রিসিয়া সত্যিকার অর্থে একটি চক্রাকার গ্রাফ, গাছের চেয়ে বেশি, আপনি দেখতে পাবেন), যা নীচে উল্লিখিত সেডজিকের বইটিতে অন্তর্ভুক্ত ছিল:
বৈচিত্র্য দৈর্ঘ্যের কীগুলি যুক্ত আরও জটিল প্যাট্রিসিয়া অ্যালগোরিদম সম্ভব, যদিও প্যাট্রিসিয়ার কিছু প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্য প্রক্রিয়াটিতে হারিয়ে গেছে (যথা কোনও নোডের আগে নোডের সাথে একটি সাধারণ উপসর্গ থাকে):
এইভাবে শাখা করে, বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে: প্রতিটি নোডে একটি মান থাকে। এর মধ্যে মূলও অন্তর্ভুক্ত। ফলস্বরূপ, কোডটির দৈর্ঘ্য এবং জটিলতা অনেক কম এবং সম্ভবত বাস্তবে কিছুটা দ্রুত হয়ে যায় reality কোনও আইটেম সনাক্ত করতে কমপক্ষে একটি শাখা এবং সর্বাধিক kশাখাগুলিতে ( kঅনুসন্ধান কীতে বিটের সংখ্যা কোথায় ) অনুসরণ করা হয়। নোডগুলি ক্ষুদ্র , কারণ এগুলি প্রতিটি মাত্র দুটি শাখা সংরক্ষণ করে, যা এগুলি ক্যাশে লোকালাইজেশন অপটিমাইজেশনের জন্য মোটামুটি উপযুক্ত করে তোলে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি এ পর্যন্ত প্যাট্রিসিয়াকে আমার প্রিয় অ্যালগরিদম করে তুলেছে ...
আমি আমার আসন্ন বাতের তীব্রতা হ্রাস করার জন্য এই সংক্ষিপ্ত বিবরণটি এখানে সংক্ষিপ্তভাবে কাটতে যাচ্ছি, তবে আপনি যদি প্যাট্রিসিয়া সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে আপনি ডোনাল্ড নথের "আর্ট অফ কম্পিউটার প্রোগ্রামিং, খণ্ড 3" র মতো বইয়ের পরামর্শ নিতে পারেন , বা সেডজউইকের "আপনার পছন্দের-ভাষা} এর অংশগুলির মধ্যে 1-4" এর মধ্যে যে কোনও একটি অ্যালগোরিদম।
radix-treeপরিবর্তে কিছুটা বিরক্তিকর মনে করিradix-trie? এটির সাথে ট্যাগযুক্ত বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে।