我的算法的运行时间是多少?
我正在编写一种算法，该算法将首先采用各种端点及其相关方法的配置文件，如下所示: /guest guestEndpoint /guest/lists listEndpoint /guest/friends guestFriendsEndpoint /guest/X/friends guetFriendsEndpoint /guest/X/friends/X guestFriendsEndpoi
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确定一个字符串是否是另一个的前缀
我写下了一个简单的函数，该函数确定str1是否为str2的前缀.这是一个非常简单的函数，看起来像这样(在JS中): function isPrefix(str1, str2) // determine if str1 is a prefix of a candidate string { if(str2.length
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我可以使用在每个节点上都有一个完整单词的特里吗？
我想实现一个特里来检查路径的有效性，因此我将构建一棵树，通过按目录将其分解，其中包含所有可能的路径构造。因此，诸如 / guest / friendsList / search 之类的东西将从根节点转到其子 guest ，然后是访客的子 friendsList ，然后friendsList的孩子搜索。如果搜索是叶节点，则我的字符串 / guest / friendsList / search 将被
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基于nginx前缀的位置处理实现的效率如何?
在nginx中如何实现前缀字符串位置处理? http://nginx.org/r/location 具体来说，据广泛报道， http://nginx.org/r/server_name 匹配通过哈希表完成- http://nginx.org/docs/http/server_names.html —但是location指令的实现没有类似的详细程度. 解决方案 基于前缀的loca
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选择一个适当的数据结构（散列表与后缀树）来索引一大组相似的字符串
我有一大串字符串，大约10 ^ 12左右，我需要选择一个合适的数据结构，这样，如果提供了一个字符串，我可以检索和相关的整数值，如O（log（ n））或O（m）时间，其中'n'是字符串列表的长度，'m'是每个字符串的长度。 我们可以期望，我们的字符串集合，每个长度为'm'并且编码在大小为'q'的字母表上，几乎覆盖了这个长度的所有可能的字符串。例如，假设我们有10 ^ 12个长度为m = 39的
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Javascript：在前缀树中查找以给定前缀开头的10个词
我有一个trie（也称为前缀树）。给定前缀，我想获取以前缀开头的十个单词的列表。 这个问题的独特之处在于我只想要以给定的字符开头的 10个前缀 - 不是所有的。有了优化，可以做到，给定这。 我的代码下面我知道工作正常。特里结构中的每个节点都有一个 children 属性和 this_is_the_end_of_a_word 属性。例如，当您插入“hi”时，这是特里查看的样子： 。
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如何查找在preFIX树NN-搜索最相似的位向量？
我试图解决的问题，在这个问题的解释： 我的问题是关于在这个问题页建议的解决方案部分。在这一部分它提到，我们找到了最近的邻居，从每个preFIX树遍历从节点开始的树。那么查找是否存在密钥在preFIX树很简单，但得到的最相似的一个我不明白，在所有。如何做到这一点？ 我想，如果有人可以解释这对我来说，如果不是以图形方式（这是preferred），那么至少有一些细节。 编辑： 下面是本文的code
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查找使用preFIX树单近邻的O（1）？
我读一篇论文，他们提到，他们能找到（1）使用preFIX树单近邻O型。我将描述的一般问题，然后古典解终于在本文提出的解决方案： 问题：给定的位向量L的列表（所有向量长度相同）和查询位矢量q，我们想找到q的近邻。所述距离度量是汉明距离（多少比特是不同的）。天真的办法是通过列表和计算列表和q每一个矢量，这将需要O（N）之间的汉明距离。但是因为我们将拥有的百万位向量，这是非常昂贵的的，所以我们想减少。
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它的搜索速度更快，二进制搜索或者使用preFIX树？
假如我有一个字符串列表与这些字符串的preFIX树，我想找出给定一个键一个字符串，其中之一是来得更快？二进制搜索或preFIX树搜索？ 为什么和什么时间复杂度？ 谢谢！ 解决方案 这两种技术都有自己的优势，他们的缺点： 后缀树 优点： O（N）建设的复杂性 O（M）的搜索长度为M 的模式 在他们允许在线建设 缺点： 在浪费空间 在非常复杂的构造算法 二进制搜索（后缀阵列） 优点
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