Algorithm 后缀树搜索时间

有人知道下面陈述的原因吗？还是有更好的网站来问这类问题？任何指示都将不胜感激

如果一个模式出现在长度为n k次的文本中，则在该文本的后缀树中搜索所有这些k次的模式将花费+k

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后缀树搜索的时间长度与正在搜索的模式的长度成正比。如果您为密西西比州建立后缀树并搜索ssi。必须执行的查找将为3。时间取决于其中n是模式的长度。

根据您在何处找到此语句，可能有特定的原因说明其在上下文中为真

然而，“+k”的常见原因只是需要Ok额外的操作来插入在返回给用户的结果列表中找到的每个匹配项。当使用倒排文件而不是后缀树时，情况不一定如此，因为索引中找到的倒排列表（也称为postings列表）已经是最终结果列表，至少如果我们假设a查询仅由单个标记组成，b倒排列表未压缩存储

但是后缀树通常不包含这样的匹配列表，除非它是专门准备的。因此，在匹配过程中，您可以通过树标识一条路径，该路径在某个内部节点处结束。从这里开始，您必须遵循该内部节点的子树中的所有路径，以识别叶节点，这些叶节点告诉您每个匹配一个叶节点的匹配实际位置，并在返回给用户的结果列表中插入匹配位置。这最后一步需要时间

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还要注意的是，跟踪找到的内部节点子树中的所有路径可能需要大量额外的时间，其中的总复杂度甚至高于On+k。这取决于是否存在从内部节点到其子树中叶节点的直接指针。

什么是模式？索引文本的子字符串？我知道。但是如果我想查找所有出现的ssi，时间变为+2，因为密西西比州有k=2次出现ssi，有人知道原因吗？顺便说一句，这里的n是文本的长度，而不是模式，我不这么认为，你所做的只是试图找到ssi是否存在。如果你想知道ssi发生的次数，听起来更像是一个反向索引问题。您不必在后缀树中存储ssi的两个独立分支。您可以将索引列表保留在分支节点之外。也许这就是+2的作用。