图无论是数据结构算法的各种图结构，还是机器学习的概率图，都是常见的结构。 图主要是由多个顶点和连接两个顶点的边构成的图形，通过它可以记述某事物之间的某种特定的关系。
无向图无向图有向图，即Directed Acyclic Graph是有向图，图表结构中不存在循环，可以用来表示事件之间的依赖关系。
树树树树树是搜索树，key都是字符串，可以从key中找到value。 可以进行高效的查询和插入，时间复杂度o(k )，内存消耗是缺点。 其核心思想是减少不必要的字符比较，提高查询效率。 这意味着在空间上改变时间，并使用共同的前缀来提高查询的效率。
树的根节点不包含字符。 连接从根节点到一个节点的路径的字符串是与该节点对应的字符串，每个节点只包含一个字符。 此外，任何节点的所有子节点的字符都不同。
例如，将以下5个词添加到Trie树中，最后的结构如图所示。
TrieTree tree=new TrieTree (； tree.put (美利坚合众国)； tree.put (美丽)； tree.put (金币)； tree.put(rdXLC )； tree.put(dddct )；
有几种方法可以实现双数组树，但主要区别在于存储结构不同，不同的存储结构占用的空间也不同。 固定长度排列方式、可变长度列表等很常见。
其中有一种方法可以使性能和占用空间都达到良好的水平。 这就是双数组方式，即双数组Trie树。 双数组意味着通过base数组和check数组这两个数组实现存储，它们是相互平行的两个数组。
base数组和check数组记录了所有的转换状态。 收到1个字符c时，要进行从状态s到t的转移，2数组对应的条件如下。
check[base[s] c]=sbase[s] c=t基于现有词典创建所有状态，然后稍后进行查询，可以根据单词之间的状态转换和check数组的值来确定是否完成了单词搜索。 其中，base数组主要用于确定单词之间是否存在状态转换，而check数组主要用于确定单词是否存在
有向图的作用是，例如，存在检索某个文章中可能包含的所有单词的大词典，根据该词典，可以从开头到结尾构筑多条路径，并且，与各单词对应的每个边可能具有不同的权重值，最终将该文章保存在哪个位置
为了构筑这个无向循环图表，存在遍历大量数据集的问题，这是导入双排列三叉树的理由，通过把费时的探索交给双排列三叉树，只要从头到尾暴力地一致就可以了，无向循环图表
继续优化？ 即使引入交流机器人也应该能够继续优化。
it hub 3359 github.com/sea-boat/text analyzer/blob/master/src/main/Java/com/seaboat/text/analyzer/d analyzer/d
请阅读————-——3354
我的开源项目总结(机器学习、NLP、网络IO、AIML、mysql协议、chatbot ) )。
为什么要写《Tomcat内核设计剖析》
我的2017文章总结——机器学习篇
我的2017文章总结了——Java和中间件
我的2017文章总结——深度学习篇
我的2017文章总结——JDK源代码篇
我的2017文章总结——自然语言处理篇
我的2017文章总结——Java同时编辑
和我交流，向我提问：
请注意：