Народ, всем привет. Функция автодополнения (autocomplete) стала уже неотъемлемой частью большинства современных интерфейсов, от поисковых систем до IDE и мессенджеров. Она помогает пользователю вводить текст быстрее и точнее, предлагая возможные варианты завершения слова или фразы на основе уже введённых символов. Чаще всего ее используют в поле поиска, особенно с ограниченным числом ответов (например, при выборе города или страны в форме).
Несмотря на кажущуюся простоту, за этой функцией стоят мощные алгоритмы и структуры данных. В этой статье мы рассмотрим, как работает автозаполнение, какие алгоритмы используются для поиска подстрок, и какую роль играют префиксные деревья (tries).
Принцип работы
Основная задача автозаполнения, понятное дело, по префиксу (началу строки) найти все слова, начинающиеся с этого префикса, и предложить их пользователю в качестве подсказок. Например, при вводе “Мос” система может предложить “москва”, “москит”, “мост” и т.д. Кроме того, некоторые реализации учитывают не только префикс, но и подстроки в любом месте слова (например, при поиске файлов или в IDE).
Для реализации этой задачи важны два аспекта:
- поиск возможных завершений по заданной строке.
- приоритизация этих завершений по релевантности (частоте использования, популярности, контексту и т.д.)
Сегодня мы больше сосредоточимся на первом аспекте, структуре и алгоритмах, позволяющих эффективно находить строки по префиксу или подстроке.
Префиксные деревья
Trie — это специализированная древовидная структура данных, предназначенная для хранения ассоциативного массива, где ключами являются строки. В контексте автозаполнения деревья позволяют эффективно находить все слова, начинающиеся с заданного префикса.
Каждый узел такого дерева представляет собой символ. Путь от корня к узлу представляет префикс. Полное слово формируется, когда путь заканчивается в помеченном “конце слова” узле. Например, слова “москва”, “москит” и “мост” будут организованы в виде дерева, где начальные буквы “c”, “a” и “с” будут общие, а далее уже происходит ветвление.
Преимущества такого подхода в скорости, так как поиск всех слов с заданным префиксом занимает O(k) времени, где k — длина префикса. Плюс в памяти, т.к. нет необходимости хранить повторяющиеся части строк. Ну и плюс более удобная поддержка динамического обновления словаря (добавление и удаление слов).
Но есть и недостатки. Это потребление памяти выше, чем у простого списка строк, особенно если множество слов не имеет общих префиксов. Ну и сложность реализации при необходимости поддержки юникода и символов вне латиницы.
Алгоритм поиска
А теперь давайте более подробно разберем сам алгоритм. Начинаем мы с корневого узла, а далее проходим по каждому символу префикса:
- если соответствующий дочерний узел существует, переходим в него.
- если нет — возвращаем пустой результат.
Когда весь префикс найден, начинаем обход поддерева в глубину или ширину, чтобы найти все слова, начинающиеся с данного префикса.
Чтобы добавить ранжирование подсказок, в каждом узле такого дерева можно хранить дополнительную информацию. Ну, например, список самых популярных слов в этом поддереве, отсортированных по частоте использования. Это позволяет не только найти возможные варианты, но и приоритизировать их без глубокого обхода.
Если Вам нравятся наши статьи, и вы хотите отблагодарить автора (на развитие канала), нам будет очень приятно!
Алгоритмы поиска подстроки
В некоторых системах автозаполнения необходимо находить строки не только по префиксу, но и по подстроке, которая может располагаться в любом месте слова. Для этого дерево уже не подходит, и используются другие методы.
Суффиксное дерево
Суффиксное дерево — это дерево, хранящее все суффиксы строки. Оно позволяет искать любую подстроку за время, пропорциональное длине подстроки. Однако построение суффиксного дерева сложно и требует O(n) времени и памяти, где n — длина исходной строки. Кроме того, это структура больше подходит для анализа одной большой строки, а не множества отдельных слов.
Суффиксный массив
Это более компактная альтернатива суффиксному дереву. В нем хранятся индексы всех суффиксов строки, отсортированных лексикографически. Поиск по подстроке осуществляется бинарным поиском. Суффиксные массивы чаще применяются для задач индексирования текстов (например, в поисковых системах).
N-граммный индекс:
Разбиение слов на подстроки фиксированной длины (например, “корица”, “курица”). Эти подстроки индексируются, и при вводе пользователем строки производится поиск по соответствующим n-граммам. Этот метод часто используется в поисковых движках для "фаззи" (неточного) поиска.
Инвертированный индекс:
Часто используется в полнотекстовых поисках. Каждое слово или подстрока индексируются, и к ним привязывается список документов или строк, в которых они встречаются. Это особенно полезно, если автозаполнение работает по большой коллекции текстов, например, при поиске по всей Википедии.
Комбинированные методы
На практике автозаполнение обычно реализуется с использованием нескольких методов одновременно. Например:
- дерево + частотный список — для быстрого поиска и приоритизации.
- дерево + кеширование популярных запросов — для ускорения обработки часто встречающихся запросов.
- дерево + машинное обучение — для учета контекста, пользователя, истории ввода.
Хотите знать больше? Читайте нас в нашем Telegram – там еще больше интересного: новинки гаджетов, технологии, AI, фишки программистов, примеры дизайна и маркетинга.
