我已经对一个研究项目进行了基本搜索。我试图通过构建后缀树来提高搜索效率。我对Ukkonen算法的 C# 实现感兴趣。如果存在这样的实现,我不想浪费时间自己动手。
3 回答
难以回答的问题。这是我能找到的最接近的匹配:http: //www.codeproject.com/KB/recipes/ahocorasick.aspx,它是 Aho-Corasick 字符串匹配算法的实现。现在,该算法使用类似后缀树的结构:http ://en.wikipedia.org/wiki/Aho-Corasick_algorithm
现在,如果你想要一个前缀树,这篇文章声称为你提供了一个实现:http: //www.codeproject.com/KB/recipes/prefixtree.aspx
<幽默> 既然我做了你的功课,你修剪我的草坪怎么样。(参考: http: //flyingmoose.org/tolksarc/homework.htm)< /HUMOR >
编辑:我发现了一个 C# 后缀树实现,它是在博客上发布的 C++ 的一个端口: http ://code.google.com/p/csharsuffixtree/source/browse/#svn/trunk/suffixtree
编辑:Codeplex 有一个专注于后缀树的新项目:http: //suffixtree.codeplex.com/
嘿,刚刚完成了包含不同 trie 实现的 .NET (c#) 库。其中:
- 经典特里
- 帕特里夏特里
- 后缀特里
- 使用Ukkonen算法的 trie
我试图使源代码易于阅读。用法也很简单:
using Gma.DataStructures.StringSearch;
...
var trie = new UkkonenTrie<int>(3);
//var trie = new SuffixTrie<int>(3);
trie.Add("hello", 1);
trie.Add("world", 2);
trie.Add("hell", 3);
var result = trie.Retrieve("hel");
该库经过良好测试,并作为TrieNet NuGet 包发布。
这是一个相当有效的后缀树的实现。我没有研究过 Ukkonen 的实现,但是我相信这个算法的运行时间是相当合理的,大约O(N Log N)
. 请注意,创建的树中的内部节点数等于父字符串中的字母数。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using NUnit.Framework;
namespace FunStuff
{
public class SuffixTree
{
public class Node
{
public int Index = -1;
public Dictionary<char, Node> Children = new Dictionary<char, Node>();
}
public Node Root = new Node();
public String Text;
public void InsertSuffix(string s, int from)
{
var cur = Root;
for (int i = from; i < s.Length; ++i)
{
var c = s[i];
if (!cur.Children.ContainsKey(c))
{
var n = new Node() {Index = from};
cur.Children.Add(c, n);
// Very slow assertion.
Debug.Assert(Find(s.Substring(from)).Any());
return;
}
cur = cur.Children[c];
}
Debug.Assert(false, "It should never be possible to arrive at this case");
throw new Exception("Suffix tree corruption");
}
private static IEnumerable<Node> VisitTree(Node n)
{
foreach (var n1 in n.Children.Values)
foreach (var n2 in VisitTree(n1))
yield return n2;
yield return n;
}
public IEnumerable<int> Find(string s)
{
var n = FindNode(s);
if (n == null) yield break;
foreach (var n2 in VisitTree(n))
yield return n2.Index;
}
private Node FindNode(string s)
{
var cur = Root;
for (int i = 0; i < s.Length; ++i)
{
var c = s[i];
if (!cur.Children.ContainsKey(c))
{
// We are at a leaf-node.
// What we do here is check to see if the rest of the string is at this location.
for (var j=i; j < s.Length; ++j)
if (cur.Index + j >= Text.Length || Text[cur.Index + j] != s[j])
return null;
return cur;
}
cur = cur.Children[c];
}
return cur;
}
public SuffixTree(string s)
{
Text = s;
for (var i = s.Length - 1; i >= 0; --i)
InsertSuffix(s, i);
Debug.Assert(VisitTree(Root).Count() - 1 == s.Length);
}
}
[TestFixture]
public class TestSuffixTree
{
[Test]
public void TestBasics()
{
var s = "banana";
var t = new SuffixTree(s);
var results = t.Find("an").ToArray();
Assert.AreEqual(2, results.Length);
Assert.AreEqual(1, results[0]);
Assert.AreEqual(3, results[1]);
}
}
}