数据结构大作业

发布时间:2024年01月13日

1选题背景

本课题旨在设计一个字典树数据结构,并实现相关功能,以解决字符串操作和拼写纠错等问题。在日常生活中,涉及到字符串的处理和搜索的场景非常广泛,如搜索引擎,自动完成,拼写检查和纠错等。传统的字符串处理方式可能会面临效率低下和解决问题的困难。因此,通过设计字典树数据结构,它可以快速有效地处理字符串,提高相关应用的性能和准确性。

通过使用字典树,可以实现高效的字符串搜索和匹配,快速确定输入字符串是否存在于给定的字典中。此外,字典树还可以用于实现自动完成和拼写纠错功能,通过检查用户输入的单词是否存在于字典中,提供相关的建议和纠正。

1.1本课题解决的主要问题

(1)字符串搜索和存储

(2)数据检索和前缀匹配

(3)拼写检查和纠错

1.2技术要求

(1)高效存储和搜索:字典树因为能够快速存储和搜索大量字符串数据,对于高效检索和快速处理大量字符串数据的需求是关键。

(2)实现功能完备:需要实现字典树的基本功能,包括初始化、插入、删除、查找等操作,并保证功能正确性和稳定性。

(3)优化空间占用:对于内存占用较大的问题,设计需要考虑如何优化 Trie 树结构,减少空间占用。

1.3指导思想

本设计的指导思想是基于字典树数据结构的特点和优势,通过有效利用内存空间,提供高效的字符串操作功能。同时,还需要考虑到扩展性和易于使用的设计,以便能够灵活地应用于不同的场景和需求。

本选题旨在设计一个基于字典树的字符串处理工具,解决字符串搜索、自动完成和拼写纠错等相关问题,以提高相关应用的性能和准确性。

运行环境:windows10

软件版本:devc++

编写语言:C语言

2设计分析

2.1字符串搜索和存储模块

目的:实现对大量字符串数据的高效搜索和存储功能

为了达到这个目的,该模块应具备以下功能

(1) 支持快速添加和删除字符串,以便及时更新数据;

(2) 能够通过字符串关键字进行搜索,返回所有匹配的字符串,以满足用户的查询需求;

(3) 支持对字符串进行精确匹配和模糊匹配,以满足不同搜索需求的灵活性。

2.2数据检索和前缀匹配模块

目的:实现对字符串数据的快速建设前缀匹配功能

为了到达这个目的,该模块应具备以下功能

(1) 能够通过给定的前缀,快速返回所有以该前缀开始的字符串,提高数据检索的效率;

(2) 支持模糊匹配,即能够找到所有与给定字符串相似的字符串,以满足用户的查询灵活性和容错性;

(3) 提供高效的数据检索算法,以保证快速的响应时间,提高用户体验。

2.3拼写检查和纠错模块

目的:实现对输入字符串的拼写检查和纠错功能

为了达到这个目的,该模块应具备以下功能

(1) 能够检测输入字符串是否存在拼写错误,提供用户语言相关的错误检查和识别;

(2) 提供可能的纠错建议,以修正拼写错误,帮助用户避免错误或者提供更准确的输入;

(3) 考虑字典树的搜索能力,提供快速且准确的拼写检查和纠错算法,以提高系统的实用性和用户体验。

3程序说明

3.1初始化设计思想

(1) 根节点创建:Trie 树的初始化开始于创建一个空的根节点,该节点不包含字符信息,仅作为 Trie 树的起始点。

(2) 根节点初始化: 初始化根节点的子节点数组或哈希表,用于存储字符信息和指向子节点的指针。

3.2insert函数

(1) 字符插入流程: 插入一个字符串时,按照字符串中字符的顺序逐层向下插入节点,直到字符串结束。

(2) 节点创建: 针对字符串中的每个字符,检查其是否已存在于当前节点的子节点中,若不存在,则创建新节点并插入。

(3) 标记单词结尾: 在最后一个字符所在节点上标记单词结尾的标志,以便区分是否完整插入了一个单词。

3.3删除元素设计思想、

(1) 删除操作流程: 从根节点开始按字符序列遍历 Trie 树,找到目标单词对应的节点。

(2) 单词结尾标志清除: 删除目标单词的最后一个字符节点时,需清除该节点的单词结尾标记

(3)处理中间节点:在删除单词时,共享其它单词的中间节点应该保留,以保持Trie结构的完整性

(4) 清理不必要节点: 如果删除操作导致某个节点不再属于任何单词的结尾,可以考虑删除这个节点,优化 Trie 树结构。

3.4search函数

(1) 查找操作流程: 从Trie树的根节点开始,按照目标单词中字符的顺序在 Trie 树中搜索,若字符存在,则向下移动到对应的子节点进行分配。

(2) 判断单词结尾: 在匹配目标单词的全部字符后,检查当前节点是否标记为单词的结尾。如果匹配成功且当前节点标记了单词结尾(isEndOfWord为true),则表示已经找到了目标单词

3.5自动补全功能?

用户输入部分字符作为一个前缀。

  1. 定位前缀节点:在Trie树中,按照输入的前缀字符序列进行遍历,以定位到与输入前缀完全匹配的节点;
  2. 深度优先搜索:从匹配的节点开始,利用深度优先搜索(DFS)遍历树,收集该从该节点开始的所有单词;
  3. 获取以前缀开头的单词:输出所有以用户输入的前缀开头的单词。

3.6拼写检查?

类似于自动补全功能,用户输入一个单词,根据输入的单词,在Trie树中搜索对应的节点。如果单词不存在,则根据输入的单词找到最近匹配的节点,并提供拼写建议

  1. 搜索单词节点:在Trie树中按照用户输入的单词进行搜索,定位到该单词在Trie中的节点位置;
  2. 检查单词存在性:如果单词存在于Trie树中,则说明拼写正确,无需进行更正;
  3. 提供拼写建议:若单词在Trie树中不存在,根据输入的单词找到最近的匹配节点,并生成拼写建议,这些建议是从最接近的节点开始的可能替换或相近的单词。?

4系统实现

4.1系统功能模块图

初始化模块: 用于创建 Trie 树的根节点和初始化相关参数。

插入模块: 包括插入单词到 Trie 树的功能模块。

删除模块: 负责从 Trie 树中删除指定的单词或字符序列。

查找模块: 包括搜索指定单词或前缀的功能模块。

其他应用模块: 如自动补全、前缀匹配等功能模块。(如图)

4.2流程图

插入流程图: 描述插入单词或字符序列到 Trie 树的流程,包括节点的创建和标记单词结尾的操作。

?删除流程图: 从 Trie 树中删除指定单词或字符序列的流程如图,包括节点的删除和清理操作。每个节点代表一个字符,并使用箭头表示从一个字符节点到另一个字符节点的连接。

?查找流程图: 展示在 Trie 树中搜索指定单词或前缀的流程,包括字符匹配和单词结尾标记的判断。与删除流程图类似,只是最后标记单词结尾,不进行删除,标记是为了表示单词存在。

4.3关键代码分析?

(1)递归保存节点到文件代码分析

saveNode函数用于递归保存Trie节点到文件中,首先进行基本情况的判断,如果节点为null或文件为null,则直接返回。如果节点标记为单词结尾,则将buffer中的字符转为字符串,并写入文件中。接着遍历每个子节点,如果子节点不为空,则将buffer中的下一个位置设置为当前子节点的对应字符,并递归调用saveNode函数。最后,保存节点的建议数据,将建议字符串写入文件中。

SaveDictionaryToFile函数用于保存字典Trie到文件中

首先进入输入参数的验证,然后使用fopen函数打开指定文件,以写模式进行写入。如果打开文件失败,则输出错误信息并返回。通过使用buffer数中来保存当前遍历路径中的字符,并将其初始化为’\0’,然后调用saveNode函数,以根节点和文件作为参数,并开始递归保存到文件中,最后关闭文件。

//递归保存节点到文件
void saveNode(TrieNode* node, FILE* file, char* buffer, int level) {
    //空节点或文件的基本情况
    if (node == NULL || file == NULL) {
        return;
    }
    
    //如果是单词结尾,则写入文件
    if (node->isEndOfWord) {
        buffer[level] = '\0';
        fprintf(file, "%s\n", buffer);
    }
    //递归保存子节点
    for (int i = 0; i < ALPHABET_SIZE; i++) {
        if (node->children[i] != NULL) {
            buffer[level] = i + 'a';
            saveNode(node->children[i], file, buffer, level + 1);
        }
    }
    //保存建议
    for (int i = 0; i < node->suggestionCount; i++) {
        fprintf(file, "%s\n", node->suggestions[i]);
    }
}

//保存字典Trie到文件
void saveDictionaryToFile(TrieNode* root, const char* filename) {
    if (root == NULL || filename == NULL || *filename == '\0') {
        fprintf(stderr, "Invalid input for saving the dictionary.\n");
        return;
    }
    FILE* file = fopen(filename, "w");
    if (file == NULL) {
        fprintf(stderr, "Failed to open file: %s\n", filename);
        return;
    }
    char buffer[50];
    saveNode(root, file, buffer, 0);
    fclose(file);
}

?

5调试分析

5.1测试数据

5.2测试输出结果

6课程设计心得体会

6.1设计总结

学习与成长: 在设计 Trie 树的过程中,深入理解了字符串处理和数据结构的关系,对数据结构的应用有了更深层次的理解。

解决问题的能力: Trie 树的设计过程中,对于解决字符串存储和检索问题有了更全面的认识,提高了解决类似问题的能力。

6.2优势与不足

优势: Trie 树能够高效存储大量字符串,查找速度快,适用于大规模字符串存储和检索。

不足: 在空间占用方面,Trie 树在存储大量字符串时会占用较多内

存,对于数据量大且字符串比较长的情况需要优化。

6.3改进方向

空间优化: 优化 Trie 树结构,减少内存占用,可能采用压缩技术或其他数据结构优化空间占用。

性能提升: 进一步优化插入、删除和查找操作的性能,降低时间复杂度,提高查询效率。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_73617818/article/details/135550567
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。