Data structures 哪种类型的树数据结构适合高效的频繁模式挖掘？

我目前正在进行频繁模式挖掘FPM。我在谷歌上搜索可用于FPM的数据结构。我主要关心的是数据结构的空间紧凑性，因为am计划在其上使用分布式算法处理适合我主内存的DS上的同步。我遇到的数据结构列表是

前缀树 紧凑前缀树或基数树 前缀哈希树PHT Burst Tree当前正在阅读它的工作原理 我不知道每个数据结构的演变顺序。有人能告诉我哪些DS（不限于上述DS）是符合我要求的最佳数据结构吗

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附言：目前我正在考虑突发树是FPM最著名的节省空间的数据结构。

我同意这个问题很广泛。但是，如果您正在寻找一个节省空间的前缀树，那么我强烈推荐一个。我编写了一个实现，能够为Stripe的最新捕获标志节省大量空间。他们遇到了一个问题，使用了4个节点，每个节点的大小都小于500mb，需要一个后缀树

如果您正在寻找一个高效的突发trie的实现，那么请查看我的

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你的问题太宽泛了。您使用的数据结构可能没有您选择的算法重要。典型的例子是Apriori算法，但如果数据适合内存，则还有其他选择Eclat和FP-Growth。但是，如果不了解数据的性质，就不可能推荐数据结构。您同步访问的意图也将影响该决策。你是在问如何表示你正在挖掘的数据，还是如何表示中间结果？@JimMischel:不是这样，先生。每个算法，包括矩、IncMine、FP-Growth、APstream等，都有一些共同的步骤。决定其性能的唯一因素是使用高效的数据结构。一个简单的例子是封闭枚举树从前缀树演化而来，原因是前缀树不适合内存。在这里，算法不是一个大问题。我们如何存储中间结果很重要，因为数据结构会产生影响。这就是为什么我更关心数据结构而不是算法。