Cây Hậu cần và Cây khô. Sự khác biệt là gì?

Tôi đang đọc về Triesnhững cây thường được gọi là Tiền tố và Suffix Trees.
Mặc dù tôi đã tìm thấy mã cho một, Trietôi không thể tìm thấy một ví dụ cho một Suffix Tree. Ngoài ra, tôi có cảm giác rằng mã xây dựng a Triecũng giống như mã cho a Suffix Treevới sự khác biệt duy nhất là trong trường hợp trước đây, chúng tôi lưu trữ các tiền tố nhưng ở các hậu tố sau.
Điều này có đúng không? Bất cứ ai có thể giúp tôi xóa điều này trong đầu của tôi? Một mã ví dụ sẽ rất hữu ích!

Cây hậu tố có thể được xem như một cấu trúc dữ liệu được xây dựng trên đầu một trie, trong đó, thay vì chỉ thêm chính chuỗi vào trie, bạn cũng sẽ thêm mọi hậu tố có thể có của chuỗi đó. Ví dụ: nếu bạn muốn lập chỉ mục chuỗi chuối trong một cây hậu tố, bạn sẽ xây dựng một bộ ba với các chuỗi sau:

banana
anana
nana
ana
na
a

Sau khi hoàn tất, bạn có thể tìm kiếm n-gram bất kỳ và xem liệu nó có trong chuỗi đã lập chỉ mục của bạn hay không. Nói cách khác, tìm kiếm n-gram là tìm kiếm tiền tố của tất cả các hậu tố có thể có trong chuỗi của bạn.

Đây là cách đơn giản nhất và chậm nhất để xây dựng cây hậu tố. Nó chỉ ra rằng có nhiều biến thể lạ hơn trên cấu trúc dữ liệu này cải thiện về một trong hai hoặc cả không gian và thời gian xây dựng. Tôi không đủ thông thạo về miền này để đưa ra một cái nhìn tổng quan nhưng bạn có thể bắt đầu bằng cách xem xét các mảng hậu tố hoặc cấu trúc dữ liệu nâng cao của lớp này (bài giảng 16 và 18).

Câu trả lời này cũng thực hiện một công việc tuyệt vời giải thích một biến thể của cấu trúc dữ liệu này.

Nếu bạn tưởng tượng một Trie trong đó bạn đặt một số hậu tố của từ, bạn sẽ có thể truy vấn nó cho các chuỗi con của chuỗi rất dễ dàng. Đây là ý tưởng chính đằng sau cây hậu tố, về cơ bản nó là một "trie hậu tố".

Nhưng sử dụng cách tiếp cận ngây thơ này, việc xây dựng cây này cho một chuỗi có kích thước n sẽ là O (n ^ 2) và tốn rất nhiều bộ nhớ.

Vì tất cả các mục của cây này là hậu tố của cùng một chuỗi, chúng chia sẻ rất nhiều thông tin, vì vậy có các thuật toán được tối ưu hóa cho phép bạn tạo chúng hiệu quả hơn. Ví dụ, thuật toán của Ukkonen cho phép bạn tạo một cây hậu tố trực tuyến với độ phức tạp thời gian O (n).

Sự khác biệt là rất đơn giản. Cây hậu tố có ít nút "giả" hơn trie hậu tố. Các nút giả này là các ký tự đơn giúp tăng hoạt động tra cứu trên cây

Các nút của Trie có liên kết đến ngữ cảnh ngắn hơn, 'Tree' thì không có. Nếu các nút của Tree nhận được liên kết đến ngữ cảnh ngắn hơn thì nó chuyển sang Trie; o)