后缀树和尝试。 有什么不同？
我正在阅读关于前缀树和Suffix Trees Tries 。
虽然我已经find了Trie代码，但我找不到Suffix Tree的示例。 另外我感觉到构buildTrie的代码和Suffix Tree的代码是一样的，唯一不同的是，在前一种情况下，我们存储前缀，但在后面的后缀中。
这是真的？ 任何人都可以帮我在我的脑海中清除这个问题吗？ 一个示例代码将是很大的帮助！
后缀树可以被视为一个build立在trie之上的数据结构，而不是仅仅把string本身添加到trie中，而是添加该string的每个可能的后缀。 举个例子，如果你想在后缀树中索引string香蕉 ，你可以使用下面的string构build一个trie：
banana anana nana ana na a
一旦完成，您可以search任何n-gram，并查看它是否存在于索引string中。 换句话说，n-gramsearch是对string所有可能后缀的前缀search。
这是构build后缀树最简单和最慢的方法。 事实certificate，这个数据结构上有许多更好的变体，可以改善空间和构build时间。 在这个领域，我还不够精通，但是你可以从后面的数组或者这个高级的数据结构 （第16和18章）开始。
这个答案也是一个奇妙的工作，解释了这个数据结构的一个变种。
如果你想象一个Trie，你在其中放置了一些单词的后缀，你可以很容易地查询它的string的子串。 这是后缀树的主要思想，它基本上是一个“后缀树”。
但是使用这种天真的方法，构造一棵长度为n的string的树将会是O（n ^ 2）并占用大量的内存。
由于这个树的所有条目都是相同string的后缀，所以它们共享很多信息，所以有优化的algorithm可以让你更高效地创build它们。 例如，Ukkonen的algorithm允许您以O（n）时间复杂度在线创build后缀树。
差别很简单。 后缀树比后缀trie具有更less的“虚拟”节点。 这些虚拟节点是单个字符，用于增加树中的查找操作
