Algorithm 使用后缀树在字符串中搜索子字符串。。？

我读到：

在txt[1..n]中搜索子字符串pat[1..m]可以在O（m）时间内解决（在O（n）时间内建立txt的后缀树之后）。

但在每一点上，我们必须选择要采用的分支，就像在n元树中一样，在每个节点上，我们必须与该节点中的所有max n指针进行比较，以决定采用哪个分支。这会不会给这个算法的复杂度带来n个因素，不知怎么的

那么上面怎么说子串可以在O（m）中找到呢

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这里缺少什么？

如果指向child的指针位于按字母索引的数组中，则每个模式字母只需要固定的时间

node = tree root
FOR i in 1..m
   node = child[pat[i]]

所以复杂性是O（m）

那么上面怎么说子串可以在O（m）中找到呢

由于疏忽。在后缀树中搜索的运行时比仅仅O（m）更复杂，这是正确的

然而，如果我们权衡空间需求，它确实可以加速到O（m）：我们需要将每个节点的搜索降低到O（1），我们可以通过使用适当的数据结构（例如数组）来实现这一点，该结构在恒定时间内为每个字母提供适当的子树

例如，假设你正在使用C++来实现，你的字符（<代码> char < /代码>）可以包含256个不同的值。然后节点的实现可以如下所示：

struct node {
    char current_character;
    node* children[256];
};

node* next = u->children[c];
if (next == 0) {
    // Child node does not exist => nothing found.
}
else {
    u = next;
    // Continue search with next …
}

现在，

current\u character

是指向当前节点的分支的字符，

children

是子节点的数组。在搜索过程中，假设您当前位于节点

u

，输入文本中的下一个字符是

c

。然后，您将选择下一个节点，如下所示：

struct node {
    char current_character;
    node* children[256];
};

node* next = u->children[c];
if (next == 0) {
    // Child node does not exist => nothing found.
}
else {
    u = next;
    // Continue search with next …
}

---

当然，这只适用于非常小的字母表（例如基因组序列的DNA）。在大多数常见情况下，后缀树的最坏运行时间确实高于O（m）。

好的，我不知道后缀树在实践中是如何实现的。但是如何使数组在字符上保持不灵活呢？这是什么样的空间复杂性？有26个小写字母。因此，对于每个节点，我们要保留一个大小为26*的指针数组。这听起来太浪费空间了。在另一种方法中，您可以在每个节点中有一个指针列表，因此一个节点中的时间是O（a）（a是字母表大小），而查找子字符串的时间是O（m*a）。假设A为常数，我们再次得到O（m）。是否有明确的功能实现，以及在线描述。我很惊讶谷歌搜索并没有取得成果。除了理论之外，如何在javascript中实现后缀树，并搜索匹配的子字符串，以便返回最接近的结果？目的是一个自动完成字段。好了，有没有指向后缀树的实际实现的指针？请看我对上面其他答案的评论。后缀树在实践中是如何表示的？我们能用图中的邻接表来表示它吗？