接尾辞グラフ 、接尾辞ツリーとしても知られています 、特定の文字列のすべての接尾辞を効率的に保存するデータ構造です。文字列のマッチング、パターン認識、および計算生物学に関連するさまざまなアルゴリズムで一般的に使用されています。
ここに故障があります：
* 接尾辞： 文字列の接尾辞は、特定の位置から始まり、文字列の端に進むサブストリングです。たとえば、文字列「バナナ」の接尾辞は「バナナ」、「アナナ」、「ナナ」、「アナ」、「na」、「a」です。
* グラフ： グラフは、エッジで接続されたノード（頂点）で構成されるデータ構造です。
* 接尾辞グラフ： 接尾辞グラフでは、各ノードは入力文字列の明確な接尾辞を表します。エッジは、単一の文字に関連する接尾辞を表すノードを接続します。
接尾辞グラフのキープロパティ：
* コンパクトな表現： すべての接尾辞を圧縮形式で効率的に保存し、単にすべてリストするのと比較してスペースを節約します。
* 高速検索： 入力文字列内の特定のパターンを検索すると、グラフを通過することで非常に効率的に実行できます。
* アプリケーション： サフィックスグラフは、以下を含む幅広いアプリケーションで使用されます。
* テキスト検索： テキスト内のパターンの発生を見つける。
* ゲノム分析： DNA配列における遺伝子、繰り返し、およびその他の生物学的パターンの識別。
* データ圧縮： その中の反復パターンを活用することにより、データを圧縮します。
* コード最適化： 共通のサブ発現を識別し、単一の計算に置き換えることにより、コードを最適化します。
接尾辞グラフについてこれ以上質問があるか、それらがどのように動作するかを教えてください！