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I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

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Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

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© 2024 – Pkg Stats / Ryan Hefner

mjlescano-radix-trie

v1.0.6

Published

radix-trie implementation for Inverse Index Document Search.

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3

Readme

radix-trie

Implementación de un radix-trie en JavaScript.

Trie

El árbol comienza en la la raíz (root), y contiene Nodos y aristas (labels). Los labels son el máximo prefijo común de las palabras que terminan en los nodos subyacentes. Cada palabra nueva genera un nuevo nodo al que se puede llegar a través de uno o varios labels. En este nodo se guarda información asociada a la palabra (puede ser de cualquier tipo), y un flag que dice si es eow (End of Word). Con cada nueva palabra, se computa el prefijo común máximo (longest common prefix), y el nuevo nodo se ubicará debajo de este nuevo label.

API

addWord(word, data)

Agrega la palabra word al trie, y data como información asociada a esa palabra.

const RadixTrie = require('radix-trie');

const trie = new RadixTrie();
trie.addWord('hola'. 1);
trie.addWord('chao'. 'data');
trie.addWord('chos'. { ejemplo: true});

addMany(wordArray, data)

Agrega todas las palabras del arreglo wordArray al trie, todas las palabras agregadas tendran data como información asociada.

const RadixTrie = require('radix-trie');

const trie = new RadixTrie();
trie.addMany(['hola', 'chao', 'chos'], {prueba: false});

findNode('word')

Devuelve el nodo al cual nos lleva seguir los labels con la palabra word. Retorna false si no existe tal nodo.

const RadixTrie = require('radix-trie');

const trie = new RadixTrie();
trie.addMany(['hola', 'chao', 'chos'], {prueba: false});
trie.findNode('hola'); 
//{
//  word: 'hola',
//  data: [{prueba: false}],
//}

findData(word)

Devuelve un arreglo con los datos de todos los nodos por debajo de los labels de word:

trie.addWord('test', 1);
trie.addWord('testar', 2);
trie.addWord('tester', 3);

trie.findData('test'); // [1, 2, 3]

findMany(arrayOfWords)

Devuelve la intersección de los resultados de findData para cada palabra. Sirve para buscar por varias palabras a la vez.

trie.addMany(['hola', 'test'], 1);
trie.addMany(['hola', 'teresa'], 2);
trie.addMany(['chao', 'trozo'], 3);

trie.findMany(['test', 'hola']) // 1
trie.findMany(['t']) // 1, 2 y 3
trie.findMany(['h', 't']) // 1 y 2

autocomplete(substring)

Devuelve un arreglo de palabras que comienzen con substring. o sea que estén debajo del nodo al que se pueda llegar siguiendo los labels del substring.

trie.addWord('hola', 1);
trie.addWord('testar', 2);
trie.addWord('tester', 3);

trie.autocomplete('test'); // ['testar, 'tester']

removeWord(word, data)

Borra la data asociada a word, y re-acomoda el árbol cuando es necesario para que mantengas las propiedades del radix-trie.

trie.addWord('ho', 'ho');
trie.addWord('hola', 'hola');
trie.addWord('holo', 'holo');

trie.removeWord('hola', 'hola');
trie.findWord('hola', 'hola'); //false

To do

  • [ ] Implementar Update.
  • [ ] Sanitizar palabras antes de guardarlas en el árbol.
  • [ ] Filtrar stop words en varios idiomas.
  • [ ] Aumentar la perfomance.