Algorithm 电话簿应用程序中高效子字符串搜索的数据结构

我想在电话簿上存储联系人， 我希望用户只搜索名称的一部分

例如： 电话簿包括：

Tom, John, Eve, Barbi ,Johnathon. 

现在，用户搜索“hn”，结果需要是“John”和“Johnathon”

我读过关于TRIE的书，但它只适合前缀

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感谢大多数人，他们的通讯簿中只有不到1000条条目。您只需依次在每个名称中的子字符串中搜索“hn”即可

例如，在Python中：

results = [name for name in address_book if name.contains(search_term)]

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对于大多数人来说，他们的地址簿中的条目将少于1000条。您只需依次在每个名称中的子字符串中搜索“hn”即可

例如，在Python中：

results = [name for name in address_book if name.contains(search_term)]

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如果我开发你的项目，那将是我的解决方案；下面的代码只是伪代码，您可以在每种编程语言中尝试

result;
booklist;
search_keyword;
if(length(search_keyword) == 1) //people generaly types first char of the name to find him/his in their list.
    for i=0 to n //traverse 0 to n
        if(booklist[i][0] == search_keyword[0]) //check first letter with booklist element and search_keyword
            result.push(booklist[i]);

if(length(search_keyword) == 2) //people generaly types first two letter of the name to find him/his in their list.
    for i=0 to n //traverse 0 to n
        if(booklist[i][0] == search_keyword[0] AND booklist[i][1] == search_keyword[1]) //check first letter with booklist element and search_keyword
            result.push(booklist[i]);

if(length(search_keyword) > 2)
    for i=0 to n //traverse 0 to n
        if(booklist[i].contains(search_keyword))
            result.push(booklist[i]);

return result;

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在这个算法中，大多数用户将等待O（n）时间复杂度。

如果我开发您的项目，这将是我的解决方案；下面的代码只是伪代码，您可以在每种编程语言中尝试

result;
booklist;
search_keyword;
if(length(search_keyword) == 1) //people generaly types first char of the name to find him/his in their list.
    for i=0 to n //traverse 0 to n
        if(booklist[i][0] == search_keyword[0]) //check first letter with booklist element and search_keyword
            result.push(booklist[i]);

if(length(search_keyword) == 2) //people generaly types first two letter of the name to find him/his in their list.
    for i=0 to n //traverse 0 to n
        if(booklist[i][0] == search_keyword[0] AND booklist[i][1] == search_keyword[1]) //check first letter with booklist element and search_keyword
            result.push(booklist[i]);

if(length(search_keyword) > 2)
    for i=0 to n //traverse 0 to n
        if(booklist[i].contains(search_keyword))
            result.push(booklist[i]);

return result;

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在该算法中，大多数用户将等待O（n）时间复杂度。

通常在电话簿中

条目的数量没有那么多

添加/删除/修改条目的频率远低于搜索条目的频率

因此，我建议您维护一个哈希表，将子字符串映射到它们出现的条目列表。修改条目时应修改此哈希表

例如，假设您添加了一个长度为n的新条目。此条目最多有n2个子字符串。对于每个这样的子串：

如果它不在哈希表中，请添加一个将子字符串映射到空列表的条目

不管它是否在哈希表中，都要将该条目添加到对应于子字符串的列表中（只需确保不要添加两次）

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如果有m个单词，最长的单词是n，那么O（mn2）应该足以存储所有的单词。对于一个典型的电话簿，这是很小的。

在电话簿中，通常

条目的数量没有那么多

添加/删除/修改条目的频率远低于搜索条目的频率

因此，我建议您维护一个哈希表，将子字符串映射到它们出现的条目列表。修改条目时应修改此哈希表

例如，假设您添加了一个长度为n的新条目。此条目最多有n2个子字符串。对于每个这样的子串：

如果它不在哈希表中，请添加一个将子字符串映射到空列表的条目

不管它是否在哈希表中，都要将该条目添加到对应于子字符串的列表中（只需确保不要添加两次）

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如果有m个单词，最长的单词是n，那么O（mn2）应该足以存储所有的单词。对于一个典型的电话簿来说，这是很小的。

这里与

java

和

c++

有什么联系？你应该说你愿意投资多少mich编码。你是在寻找一个现成的项目，你可以利用？还是想“自己”开发某样东西？嗨，马提亚，谢谢你的回复。我不寻找一个现成的项目，我只是感兴趣的argorithm来解决这样的问题。你可以连接所有的字符串，并使用一些字符串数据结构，如后缀树或后缀数组的结果字符串，这可能会为你服务。我会选择后缀数组，因为它更容易实现和管理。现在，如果我们连接多个字符串，我们将如何在结果字符串中区分它们？答案是，在连接部分使用一个特殊字符，它不会出现在任何其他字符串中。比如，“hello$world”，这里的$就是这个特殊的字符。这里的

java

和

c++

之间有什么联系？你应该说你愿意投资多少mich编码。你是在寻找一个现成的项目，你可以利用？还是想“自己”开发某样东西？嗨，马提亚，谢谢你的回复。我不寻找一个现成的项目，我只是感兴趣的argorithm来解决这样的问题。你可以连接所有的字符串，并使用一些字符串数据结构，如后缀树或后缀数组的结果字符串，这可能会为你服务。我会选择后缀数组，因为它更容易实现和管理。现在，如果我们连接多个字符串，我们将如何在结果字符串中区分它们？答案是，在连接部分使用一个特殊字符，它不会出现在任何其他字符串中。比如，“hello$world”，这里的$就是那个特殊的字符。对于这个场景解决方案来说，这是一个直截了当但有效的解决方案。对于这个场景解决方案来说，这是一个直截了当但有效的解决方案。