Ukkonen的后綴樹算法，有什么必要？

Question

是的，我讀過這里： 用簡單的英語寫的Ukkonen的后綴樹算法？

這是對該算法的一個很好的解釋，但殺害我的並不是算法本身，而是用來實現它的數據結構。

我需要數據結構盡可能的最小和盡可能快，並且我已經看到許多僅使用節點的實現，有些僅具有邊緣，有些具有邊緣和節點，等等。然后有些變化，我正在閱讀的一個網站聲稱節點不必具有指向其父節點的指針，其他地方也不能說明如何管理節點的子節點。

我的想法是擁有一個帶有int start和int * end（指向當前結束或第i階段）的Node結構。 每個節點將具有一個suffix_link指針，一個指向其父節點的指針以及一個指向包含其子節點的向量的指針。

我的問題是，這些東西是否足以實現后綴樹？ 我可以以任何方式將其最小化嗎？ 我還沒有看到帶有向量的子對象的實現，所以我對自己的想法表示懷疑。 有人可以解釋僅使用節點以這種方式實現后綴樹的情況嗎？

Answer 1

當我必須實施該算法時，解釋得更好的文檔是原始的Ukkonen論文，並且有一個新的image 。

本文檔中的所有內容都是實施Ukkonen的后綴樹算法的全部內容。

Answer 2

以下內容可能會有所幫助：

Ukkonen的后綴樹構造

這邊有
1.開始，結束代表邊緣標簽
2.后綴鏈接
3.兒童陣列