コンポーネントの内訳は次のとおりです。
ノード：
* ルートノード： 空の文字列を表すグラフの開始点。
* 内部ノード： 複数の接尾辞の共通の接頭辞を表します。
* リーフノード： 文字列の個々の接尾辞を表します。
エッジ：
*元の文字列の単一の文字でラベル付けされています。
* 2つのノードを接続します。これは、最初のノードで表される接尾辞が端の文字によって拡張され、2番目のノードで表される接尾辞を形成することを示します。
キープロパティ：
* コンパクトさ： グラフは、一般的なプレフィックスを共有することにより、すべての接尾辞の文字列を効率的に保存し、スペースの複雑さを減らします。
* 効率： ルートから葉までの各パスがユニークな接尾辞を表すため、文字列内のパターンを迅速に検索できます。
アプリケーション：
* パターンマッチング： 文字列内のパターンのすべての発生を効率的に見つけます。
* 文字列比較： 共有接尾辞を分析することにより、文字列間の類似性を決定します。
* テキストインデックス： 大規模なテキストデータベースの効率的なインデックスを作成し、迅速な検索と取得を可能にします。
* バイオインフォマティクス： DNA配列の分析とそれらの間の類似性の識別。
* データ圧縮： 文字列の繰り返しパターンを識別し、それらをより簡潔に表現します。
例：
文字列「バナナ」を考慮してください。その接尾辞グラフには、接尾辞を表すノードがあります。
* "バナナ"
*「アナナ」
*「ナナ」
*「アナ」
*「na」
*「A」
* ""（空の文字列）
エッジは、共有プレフィックスに基づいてこれらのノードを接続し、各エッジは単一の文字でラベル付けされます。たとえば、ルートノードを「バナナ」を表すノードに接続する「B」というラベルの付いたエッジがあります。
要約すると、接尾辞グラフは、文字列を効率的に表現および操作し、高速パターンのマッチング、文字列比較、およびその他のテキスト関連操作を可能にするための強力なデータ構造です。