Arrayといった様々な選択肢が存在する背景を紹介しておきます。検索の高速性を担保しつつTrieを実装する素朴な方法として、各ノードからの文字ごとの遷移先をテーブルに格納しておくというやり方が挙げられます。Arrays,给出一些背景。このようなTrieを想定してみましょう(ノードの番号は幅優先で付与)。上記のTrieに対応するテーブルが上図です。E)に4が格納されていることになりますね。(行标签,列标签),那么,例如,(2,E)将包含4。いうラベルが付いたノードに遷移できることを表します。このようなテーブルを二次元配列などの形式でメモリ上に保持すれば、例えば「AGI」という入力に対してTrie上のノード5に効率よく遷移出来ます。そのことを、Pythonのコードを用いて確かめてみましょう。"时有效地过渡到Trie上的节点5。ここからは、GitHubで公開した下記のソースコードを引用しながら解説を進めます。100行に満たないソースコードですが、『日本語入力を支える技術』で解説されている「テーブルによるTrieの実装」をそのまま実現しています。https://github.com/msato-ok/trie-master/blob/master/tabletrie.pyhttps://github.com/msato-ok/trie-master/blob/master/tabletrie.pyまず辞書の生成ですが、’MyTrie’というクラスでTrieを表すものとし、’MyTrie’のオブジェクトが一つの辞書を表します。