CN114078283B - 数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取行驶轨迹；行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；根据具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；目标子树至少包括与多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一站点标识对应的节点包括与每一站点标识对应的数据信息；根据多个站点标识和目标子树，确定行驶轨迹对应的目标数据信息。通过本申请，能够提高数据的查询效率。

Description

数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种数据查询方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着城市化进程的加快，城市交通以及公路交通的机动化、智能化得到加强。电子不停车收费(Electronic Toll Collection，ETC)系统被广泛应用于高速公路和桥梁的收费。在车辆快速经过收费站时，往往不支持费用数据的快速查询，在车辆离开收费站时也无法实时展示对应的费用数据，相关的费用数据查询方法的数据查询效率较低。
发明内容
本申请实施例提供一种数据查询方法、装置及计算机可读存储介质，能够提高数据查询效率。
本申请实施例的技术方案是这样实现的：
本申请实施例提供一种数据查询方法，包括：获取行驶轨迹；所述行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；根据所述具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；所述目标子树至少包括与所述多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一所述站点标识对应的节点包括与每一所述站点标识对应的数据信息；根据所述多个站点标识和所述目标子树，确定所述行驶轨迹对应的目标数据信息。
本申请实施例通过获取包括具有顺序排列关系的多个站点标识的行驶轨迹，并根据多个站点标识在预设的字典树中查询以得到与行驶轨迹匹配的目标子树，相对于相关技术中重复查询行程段对应的数据信息的方案，本申请提供的实施例由于采用了字典树存储各站点标识，通过在字典树中通过查找子树的方式，只需查询一次即可获取包括每一站点标识对应的数据信息的目标子树，提高了数据的查询效率；并且，由于采用权重的形式将收费站点之间的数据信息保存在目标子树的每一个节点上，在找到目标子树之后，可以通过遍历该目标子树的方式，快速的找到该行驶轨迹中多个站点标识对应的数据信息，进而可以确定目标数据信息，进一步提升了数据的查询效率。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询与所述行驶轨迹匹配的目标子树，包括：根据所述顺序排列关系获取所述多个站点标识中的起始站点标识；根据所述起始站点标识，在所述字典树中多个子树中查找与所述起始站点标识匹配的子树作为目标子树。
本申请实施例通过获取行驶轨迹中的起始站点标识，在字典树中通过该起始站点标识获取对应的目标子树，可以将时间复杂度控制在O(n)，提升了数据查询效率的同时，还可以保证数据查询时间的稳定性。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述起始站点标识，在所述字典树中多个子树中查找与所述起始站点标识匹配的子树作为目标子树，包括：根据预设的哈希函数确定所述起始站点标识对应的目标特征值；根据所述目标特征值，在所述多个子树中查找特征值与所述目标特征值匹配的子树作为所述目标子树；所述多个子树中每一子树的根节点对应有特征值。
本申请通过设置哈希函数，计算行驶轨迹中的起始站点标识对应的目标特征值，根据该目标特征值在字典树中根节点的各个子节点对应的特征值中，查询匹配的目标子树，可以将时间复杂度进一步降到O(1)，提升了目标子树的查询效率，进一步提升了数据查询速度。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述多个站点标识和所述目标子树，确定所述行驶轨迹对应的目标数据信息，包括：在所述目标子树中的多个节点中，确定与每一所述站点标识对应的目标节点；所述多个节点中每一节点对应有数据信息；根据每一所述目标节点对应的数据信息确定所述目标数据信息。
本申请实施例通过将数据信息以权重的形式存储于字典树中的每一个节点上，在根据上述实施例快速得到目标子树的情况下，通过获取该目标子树中与各站点标识对应的目标节点，可以快速得到目标数据信息。提高了目标数据信息的获取速度，提升了目标数据信息的查询效率。
在本申请的一些实施例中，所述在所述目标子树中的多个节点中，确定与每一所述站点标识对应的目标节点，包括：根据所述顺序排列关系从所述目标子树的根节点向下遍历，直至获取每一所述站点标识对应的目标节点。
本申请实施例可以在查找每一站点标识对应的目标站点的过程中，缩短目标站点的查询时间，提高数据查询效率。
在本申请的一些实施例中，所述目标数据信息包括目标虚拟资源量，所述方法还包括：获取所述行驶轨迹对应的账户信息；在所述账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量大于或等于所述目标资源量的情况下，将所述原始虚拟资源量中所述目标资源量指示的目标资源转移至目标账户。
本申请实施例可以在获取到目标数据信息之后，直接根据该目标数据信息对应的目标虚拟资源量，将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户，提升了虚拟资源管理效率。
在本申请的一些实施例中，所述获取行驶轨迹，包括：在目标车辆经过收费站点的情况下，通过电子不停车收费系统接收所述目标车辆的行驶轨迹；所述方法还包括：在目标车辆经过收费站点的情况下，确定所述账户信息对应的账户中的实时虚拟资源量；输出所述实时虚拟资源量。
本申请实施例可以在车辆经过收费站点时，实时输出并展示当前的实时虚拟资源量，提升了用户的使用体验。
在本申请的一些实施例中，所述字典树的建立过程，包括：获取预设的数据信息表；所述数据信息表包括多个原始数据信息；所述多个原始数据信息中每一所述原始数据信息包括第一站点标识、第二站点标识和原始数据量；依次将每一所述原始数据信息添加至初始字典树中，得到所述字典树。
在本申请的一些实施例中，所述将所述原始数据信息添加至所述初始字典树的过程，包括：在所述初始字典树的根节点下，新建与所述第一站点标识对应的第一节点和与所述第二站点标识对应的第二节点；所述第一节点与所述第二节点为所述初始字典树的根节点的子节点；根据预设的哈希函数确定所述第一站点标识对应的第一特征值和所述第二站点标识对应的第二特征值，建立所述第一特征值与所述第一节点的对应关系，建立所述第二特征值与所述第二节点的对应关系；在所述第一节点下，新建与第二站点标识对应的第三节点，并建立所述第三节点与所述原始数据量的对应关系；所述第三节点为所述第一节点的子节点；在所述初始字典树的多个叶节点中，确定与所述第一站点标识对应的目标叶节点；在所述目标叶节点下，新建与第二站点标识对应的第四节点，并建立所述第四节点与所述原始数据量的对应关系；所述第四节点为与所述目标叶节点的子节点。
本申请实施例构建的字典树可以实现数据信息的快速查询，提升数据信息的查询效率。
本申请实施例提供一种数据查询装置，包括：获取模块，用于获取行驶轨迹；所述行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；查询模块，用于根据所述具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；所述目标子树至少包括与所述多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一所述站点标识对应的节点包括与每一所述站点标识对应的数据信息；确定模块，用于根据所述多个站点标识和所述目标子树，确定所述行驶轨迹对应的目标数据信息。
本申请实施例提供一种数据查询装置，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请实施例提供的数据查询方法。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本申请实施例提供的数据查询方法。
本申请实施例通过获取包括具有顺序排列关系的多个站点标识的行驶轨迹，并根据多个站点标识在预设的字典树中查询以得到与行驶轨迹匹配的目标子树，相对于相关技术中重复查询行程段对应的数据信息的方案，本申请提供的实施例由于采用了字典树存储各站点标识，通过在字典树中通过查找子树的方式，只需查询一次即可获取包括每一站点标识对应的数据信息的目标子树，提高了数据的查询效率；并且，由于采用权重的形式将收费站点之间的数据信息保存在目标子树的每一个节点上，在找到目标子树之后，可以通过遍历该目标子树的方式，快速的找到该行驶轨迹中多个站点标识对应的数据信息，进而可以确定目标数据信息，进一步提升了数据的查询效率，在实际应用场景中，可以实时展示行驶轨迹对应的目标数据信息，提高了响应速率的同时，还可以提升用户的使用体验。
附图说明
图1是本申请实施例提供的数据查询系统的一个可选的架构示意图；
图2是本申请实施例提供的数据查询设备的一个可选的结构示意图；
图3A是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3B是本申请实施例提供的一个可选的字典树示意图；
图3C是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3D是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3E是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3F是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3G是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3H是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3I是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图；
图3J是本申请实施例提供的一个可选的字典树示意图；
图4A是本申请实施例提供的一个可选的初始收费计算字典树示意图；
图4B是本申请实施例提供的一个可选的构建中的收费计算字典树示意图；
图4C是本申请实施例提供的一个可选的构建中的收费计算字典树示意图；
图4D是本申请实施例提供的一个可选的构建完成的收费计算字典树示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使在本实施例中描述的本申请实施例能够以除了在在本实施例中图示或描述的以外的顺序实施。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
对本申请实施例进行进一步详细说明之前，对本申请实施例中涉及的名词和术语进行说明，本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
(1)电子不停车收费系统(Electronic Toll Collection，ETC)是高速公路或桥梁自动收费。通过安装在车辆挡风玻璃上的车载电子标签与在收费站ETC车道上的微波天线之间进行的专用短程通讯，利用计算机联网技术与银行进行后台结算处理，从而达到车辆通过高速公路或桥梁收费站无需停车而能交纳高速公路或桥梁费用的目的。
(2)字典树(Trie树)：又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串)，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
对于道路收费系统中的费用查询问题，存在以下几种相关技术：(1)根据车辆进出收费站时对应的两个收费站的站点编码，将这两个收费站的额站点编码作为一组查询变量，在数据库中存储的预设的费用表中通过该查询变量查询对应的费用；(2)根据车辆在行驶过程中经过的收费站的站点编码，在数据库中存储的预设的费用表中获取每两个相邻的收费站对应的分段费用，之后将每一段行驶过程对应的分段费用进行累加，得到总费用；(3)使用有向图进行费用数据的保存及查询。
对于上述相关技术，存在以下问题：(1)对于将两个收费站的额站点编码作为一组查询变量进行费用查询的方案，由于无法进行分段计费，在出入站点相同但行驶路径不同的情况下，会出现错误计费的问题；(2)对于在数据库中存储的预设的费用表中获取每两个相邻的收费站对应的分段费用的方案，由于对于每一个段行驶过程均需要在数据库中查询对应的分段费用，不仅占用了大量的数据库资源，而且查询效率低；(3)对于使用有向图的方案，该方案对于环的处理很复杂，给计算也带来了不少难度，对应地，该方案的时间复杂度也相对较高，查询效率也相对较低。
本申请实施例提供一种数据查询方法、装置、设备和计算机可读存储介质，通过获取包括具有顺序排列关系的多个站点标识的行驶轨迹，并根据多个站点标识在预设的字典树中查询以得到与行驶轨迹匹配的目标子树，相对于相关技术中重复查询行程段对应的数据信息的方案，本申请提供的实施例由于采用了字典树存储各站点标识，通过在字典树中通过查找子树的方式，只需查询一次即可获取包括每一站点标识对应的数据信息的目标子树，提高了数据的查询效率；并且，由于采用权重的形式将收费站点之间的数据信息保存在目标子树的每一个节点上，在找到目标子树之后，可以通过遍历该目标子树的方式，快速的找到该行驶轨迹中多个站点标识对应的数据信息，进而可以确定目标数据信息，进一步提升了数据的查询效率，在实际应用场景中，可以实时展示行驶轨迹对应的目标数据信息，提高了响应速率的同时，还可以提升用户的使用体验。下面说明本申请实施例提供的电子设备的示例性应用。
参见图1，图1是本申请实施例提供的数据查询系统100的一个可选的架构示意图，为实现支撑一个数据查询应用，终端400(示例性示出了终端400-1和终端400-2)通过网络300连接服务器200，网络300可以是广域网或者局域网，又或者是二者的组合。图1还示出了服务器200可以为服务器集群，该服务器集群包括服务器200-1至200-3，同样地，服务器200-1至200-3可以是实体机器，也可以是利用虚拟化技术(如容器技术及虚拟机技术等)构建的虚拟机器，本申请实施例对此不做限定，当然，在本实施例中也可使用单个服务器来进行服务的提供。
在一些实施例中，服务器200用于接收终端400通过网络300发送的数据查询指令，该数据查询指令携带需要查询的车辆标识或路程信息，响应于该数据查询指令，服务器200通过该数据查询指令获取行驶轨迹；行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；根据具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；目标子树至少包括与多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一站点标识对应的节点包括与每一站点标识对应的数据信息；根据多个站点标识和目标子树，确定行驶轨迹对应的目标数据信息。服务器200将生成的目标数据信息发送至终端400。终端400可以在接收到该目标数据信息时，实时展示该目标数据信息。
在一些实施例中，终端400用于通过网络300向服务器200发送数据查询指令；该数据查询指令用于指示服务器200获取行驶轨迹；行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；根据具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；目标子树至少包括与多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一站点标识对应的节点包括与每一站点标识对应的数据信息；根据多个站点标识和目标子树，确定行驶轨迹对应的目标数据信息。并将生成的目标数据信息发送至终端400，终端400在接收到目标数据信息后，可以在图形界面410(示例性示出了图形界面410-1和图形界面410-2)显示目标数据信息。
参见图2，图2是本申请实施例提供的数据查询设备500的结构示意图，图2所示的数据查询设备500包括：至少一个处理器510、存储器550、至少一个网络接口520和用户接口530。数据查询设备500中的各个组件通过总线系统540耦合在一起。可理解，总线系统540用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统540除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图2中将各种总线都标为总线系统540。
处理器510可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，例如通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其中，通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
用户接口530包括使得能够呈现媒体内容的一个或多个输出装置531，包括一个或多个扬声器和/或一个或多个视觉显示屏。用户接口530还包括一个或多个输入装置532，包括有助于用户输入的用户接口部件，比如键盘、鼠标、麦克风、触屏显示屏、摄像头、其他输入按钮和控件。
存储器550包括易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)，易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)。本申请实施例描述的存储器550旨在包括任意适合类型的存储器。存储器550可选地包括在物理位置上远离处理器510的一个或多个存储设备。
在一些实施例中，存储器550能够存储数据以支持各种操作，这些数据的示例包括程序、模块和数据结构或者其子集或超集，下面示例性说明。
操作系统551，包括用于处理各种基本系统服务和执行硬件相关任务的系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；
网络通信模块552，用于经由一个或多个(有线或无线)网络接口520到达其他计算设备，示例性的网络接口520包括：蓝牙、无线相容性认证(WiFi)、和通用串行总线(USB，Universal Serial Bus)等；
显示模块553，用于经由一个或多个与用户接口530相关联的输出装置531(例如，显示屏、扬声器等)使得能够呈现信息(例如，用于操作外围设备和显示内容和信息的用户接口)；
输入处理模块554，用于对一个或多个来自一个或多个输入装置532之一的一个或多个用户输入或互动进行检测以及翻译所检测的输入或互动。
在一些实施例中，本申请实施例提供的数据查询装置可以采用软件方式实现，图2示出了存储在存储器550中的数据查询装置555，其可以是程序和插件等形式的软件，包括以下软件模块：获取模块5551、查询模块5552、确定模块5553、转移模块5554、输出模块5555和构建模块5556，这些模块是逻辑上的，因此根据所实现的功能可以进行任意的组合或进一步拆分。将在下文中说明各个模块的功能。
在另一些实施例中，本申请实施例提供的数据查询装置可以采用硬件方式实现，作为示例，本申请实施例提供的数据查询装置可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本申请实施例提供的数据查询方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific IntegratedCircuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。
将结合本申请实施例提供的服务器的示例性应用和实施，说明本申请实施例提供的数据查询方法。
参见图3A，图3A是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，将结合图3A示出的步骤进行说明。
在步骤101中，获取行驶轨迹；行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识。
在本申请的一些实施例中，服务器可以接收终端发送的对于该行驶轨迹的数据查询请求，服务器在接收到该数据查询请求后，获取该数据查询请求中的行驶轨迹。其中，该行驶轨迹可以包括多个站点标识，每一个站点标识表示该行驶轨迹经过的收费站点。进一步地，该行驶轨迹对应的多个站点标识可以具备顺序排列关系，通过该顺序排列关系可以有效的表征行驶轨迹的方向性。
例如，存在一个行驶轨迹为“P1、P2、P3”，由于该行驶轨迹的排列顺序为P1到P2到P3，可以得到该行驶轨迹对应的车辆行驶记录为，车辆从P1站点进入，经过P2站点之后到达了P3站点。
在本实施例中，该行驶轨迹中具有顺序排列关系的多个站点中第一个站点标识对应为车辆的起始站点，除了该起始站点之后的其他站点标识为该车辆经过的站点，最后一个站点为执行步骤101时该车辆经过的最后一个站点。
在本申请的一些实施例中，可以在车辆经过收费站点时执行步骤101，即，在车辆经过收费站点时，通过安装于车辆上的车载装置和安装在收费站车道上的天线之间进行无线通信和信息交换，获取该车辆的行驶轨迹。
其中，在车辆经过收费站点时，可以通过车辆自动识别系统对该车辆进行检测。该车辆自动识别系统由车载单元(On board Unit，OBU)、路边单元(Roadside unit，RSU)和环路感应器等组成。OBU中存有车辆的识别信息，一般安装于车辆前面的挡风玻璃上，RSU安装于收费站旁边，环路感应器安装于车道地面下。中心管理系统有大型的数据库，存储大量注册车辆和用户的信息。当车辆通过收费站口时，环路感应器感知车辆，RSU发出询问信号，OBU做出响应，并进行双向通信和数据交换。
在步骤102中，根据具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；目标子树至少包括与多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一站点标识对应的节点包括与每一站点标识对应的数据信息。
在本申请的一些实施例中，该预设的字典树可以包括多个子树，每一子树对应一个地理区域，通过该行驶轨迹中的多个站点标识，可以在多个子树中查找该多个站点标识所在地理区域对应的目标子树。
例如，该预设的字典树包括按照行政区域划分的多个子树，包括广东省对应的子树，湖北省对应的子树等，根据该行驶轨迹中的多个站点标识，确定该行驶轨迹是位于深圳市，由于深圳市位于广东省内，因此将广东省对应的子树确定为目标子树。
在本申请的一些实施例中，该预设的字典树可以包括多个子树，每一子树对应一个起始站点，即每一子树的根节点对应一个起始站点，可以根据该行驶轨迹中多个站点标识的起始站点在多个子树中查找起始站点相同的子树作为目标子树。该字典树包括的多个子树的根节点对应的站点标识均不相同。
例如，该预设的字典树包括以P1站点为根节点的子树、以P2站点为根节点的子树和以P3站点为根节点的子树，若该行驶轨迹中多个站点标识对应的起始站点为P2，则将以P2站点为根节点的子树确定为目标子树。
其中，该目标子树中包括该多个站点标识中每一站点标识对应的节点，每一站点标识对应的节点包括与每一站点标识对应的数据信息。
在本申请的一些实施例中，该目标子树中每一节点对应的数据信息可以为该节点对应的站点标识与目标子树根节点对应的站点标识之间的数据信息，该数据信息可以为以下至少之一：费用数据，里程数据和行驶时间数据。
例如，图3B是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的字典树示意图，请参阅图3B，对于以B21为根节点的目标子树，其中，B21节点对应P1站点，对应的数据信息为0，表示该B21节点为起始节点(P1站点为起始站点)，费用数据为0；B31节点对应P3站点，对应的数据信息为200，表示从P1站点出发，到达P3站点的费用数据为200；B41节点对应P4站点，对应的数据信息为260，表示从P1站点出发，到达P4站点的费用数据为260。
在本申请的一些实施例中，该目标子树中每一节点对应的数据信息可以为该节点对应的站点标识与该节点的父节点对应的站点标识之间的费用数据。
例如，请参阅图3B，对于以B21为根节点的目标子树，其中，B21节点对应P1站点，对应的数据信息为0，表示该B21节点为起始节点(P1站点为起始站点)，费用数据为0；B31节点对应P3站点，对应的数据信息为200，表示从B31节点的父节点B21节点对应的P1站点出发，到达P3站点的费用数据为200；B41节点对应P4站点，对应的数据信息为260，表示从B41节点的父节点B31节点对应的P3站点出发，到达P4站点的费用数据为260，也就是说，对于P1站点到P4站点的费用数据为200+260＝460。
在步骤103中，根据多个站点标识和目标子树，确定行驶轨迹对应的目标数据信息。
在本申请的一些实施例中，在目标子树中每一节点对应的数据信息为该节点对应的站点标识与目标子树根节点对应的站点标识之间的费用数据的情况下，可以根据多个站点标识中最后一个站点标识在该目标子树中获取该最后一个站点标识对应的数据信息，将该数据信息作为目标数据信息。
例如，请参阅图3B，若存在多个站点标识包括“P1、P3、P4”，则根据最后一个站点标识P4在以B21为根节点的目标子树下查找P4对应的B41节点，并将B41节点对应的数据信息260作为该目标数据信息。
在本申请的一些实施例中，在目标子树中每一节点对应的数据信息为该节点对应的站点标识与该节点的父节点对应的站点标识之间的费用数据的情况下，可以根据多个站点标识中每一个站点标识在该目标子树中获取每一个站点标识对应的数据信息，将每一站点标识对应的数据信息的累加和作为目标数据信息。
例如，请参阅图3B，若存在多个站点标识包括“P1、P3、P4”，则根据P1、P3、P4中每一站点标识在以B21为根节点的目标子树下查找P1对应的B21节点，P3对应的B31节点，P4对应的B41节点，并将各节点对应的数据信息的累加和(0+200+260＝460)作为该目标数据信息。
通过本申请实施例对于图3A的上述示例性实施可知，本申请实施例通过获取包括具有顺序排列关系的多个站点标识的行驶轨迹，并根据多个站点标识在预设的字典树中查询以得到与行驶轨迹匹配的目标子树，相对于相关技术中重复查询行程段对应的数据信息的方案，本申请提供的实施例由于采用了字典树存储各站点标识，通过在字典树中通过查找子树的方式，只需查询一次即可获取包括每一站点标识对应的数据信息的目标子树，提高了数据的查询效率；并且，由于采用权重的形式将收费站点之间的数据信息保存在目标子树的每一个节点上，在找到目标子树之后，可以通过遍历该目标子树的方式，快速的找到该行驶轨迹中多个站点标识对应的数据信息，进而可以确定目标数据信息，进一步提升了数据的查询效率，在实际应用场景中，可以实时展示行驶轨迹对应的目标数据信息，提高了响应速率的同时，还可以提升用户的使用体验。
在一些实施例中，参见图3C，图3C是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，基于图3A，图3A示出的步骤102可更新为步骤201至步骤202。
在步骤201中，根据顺序排列关系获取多个站点标识中的起始站点标识。
在本申请的一些实施例中，由于该行驶轨迹中的多个站点标识具有顺序排列关系，因此，在获取到该行驶轨迹时，可以根据该行驶轨迹中多个站点标识对应的排列顺序得到起始站点标识。该起始站点标识表征该行驶轨迹的第一个站点标识，在实际场景中，用户驾驶车辆进入高速公路所通过的第一个收费站点(入口)为起始站点，该起始站点对应的标识为起始站点标识。
例如，存在一个行驶轨迹为“P1、P2、P3”，由于该行驶轨迹的排列顺序为P1到P2到P3，可以得到该行驶轨迹对应的车辆行驶记录为，车辆从P1站点进入，经过P2站点之后到达了P3站点，其中，P1站点为起始站点标识。
在步骤202中，根据起始站点标识，在字典树中多个子树中查找与起始站点标识匹配的子树作为目标子树。
在本申请的一些实施例中，该字典树可以包括多个子树，每一子树对应一个起始站点标识，即每一子树的根节点对应一个起始站点标识，可以根据该行驶轨迹中多个站点标识的起始站点标识在多个子树中查找起始站点标识相同的子树作为目标子树。该字典树包括的多个子树的根节点对应的起始站点标识均不相同。
例如，请参阅图3B中示出的字典树，在该根节点B10下包括了以B21为跟节点的第一子树，以B22为跟节点的第二子树，以B23为跟节点的第三子树，若存在一个行驶轨迹包括“P5、P6…”，可以得到该行驶轨迹中的起始站点标识为P5，根据该起始站点标识P5可以在该字典树中的根节点的3个子节点中快速找到B22节点，并将以B22为跟节点的第二子树作为目标子树。可以看出，采用本申请实施例提供的数据查询方案，其对应的时间复杂度为O(n)，n为字典树中根节点的子节点个数，也可以理解为该字典树中子树的个数。
通过本申请实施例对于图3C的上述示例性实施可知，本申请实施例通过获取行驶轨迹中的起始站点标识，在字典树中通过该起始站点标识获取对应的目标子树，可以将时间复杂度控制在O(n)，提升了数据查询效率的同时，还可以保证数据查询时间的稳定性。
在一些实施例中，参见图3D，图3D是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，基于图3C，步骤202具体包括步骤301和步骤302。
在步骤301中，根据预设的哈希函数确定起始站点标识对应的目标特征值。
在本申请的一些实施例中，该预设的哈希函数可以通过以下方法进行构造：(1)通过直接定址法构建该哈希函数，得到的哈希函数直接将起始站点标识作为该目标特征值；(2)通过数字分析法构建哈希函数，得到的哈希函数可以提取该起始站点标识的特征字符，并将该特征字符作为该目标特征值，例如，若站点标识的形式为“SH00、SG00、YY00…”，可以看出，上述站点标识的特征字符为第一个字符和第二个字符，因此，将起始站点标识的前两个字符作为该起始站点标识的目标特征值；(3)获取该起始站点标识中每一字符对应的ascii值，并构建一个表达式对每一字符的ascii值进行运算，将运算后得到的数据作为目标特征值。
在本申请的一些实施例中，该哈希函数H(X)的计算公式可以参见公式(1)：
H(X)＝s[0]*31^(n-1)+s[1]*31^(n-2)+...+s[n-1] (1)；
其中，X待输入的站点标识，s[0]是站点标识X对应的第一个字符的ascii值，是s[1]是第2个字符的ascii值，n为站点标识X的字符长度。
例如，若存在一个起始站点标识为“GQ00”，“GQ00”对应的目标特征值为H(GQ00)的计算过程参见公式(2)：
H(GQ00)＝ascii('G')*31*31*31+ascii('Q')*31*31+ascii('0')*31+ascii('0')＝71*31*31*31+81*31*31+48*31+48＝2194538 (2)。
在步骤302中，根据目标特征值，在多个子树中查找特征值与目标特征值匹配的子树作为目标子树；多个子树中每一子树的根节点对应有特征值。
在本申请的一些实施例中，每一子树的根节点均对应一个起始站点标识，进一步地，每一子树的根节点还对应特征值，该特征值是根据步骤301中的哈希函数，通过每一子树对应的起始站点标识确定的。需要说明的是，在一个子树中，只有根节点具有对应的特征值，其他节点没有对应的特征值。
例如，请参阅图3B，只有字典树的根节点的子节点具有对应的特征值，即只有B21、B22和B23具有对应的特征值，而B31、B32、B33、B41等其它未示出的节点没有对应的特征值。
通过本申请实施例对于图3D的上述示例性实施可知，本申请通过设置哈希函数，计算行驶轨迹中的起始站点标识对应的目标特征值，根据该目标特征值在字典树中根节点的各个子节点对应的特征值中，查询匹配的目标子树，可以将时间复杂度进一步降到O(1)，提升了目标子树的查询效率，进一步提升了数据查询速度。
在一些实施例中，参见图3E，图3E是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，基于图3A，步骤103具体包括步骤401和步骤402。
在步骤401中，在目标子树中的多个节点中，确定与每一站点标识对应的目标节点；多个节点中每一节点对应有数据信息。
在本申请的一些实施例中，该目标子树是以根节点对应的站点标识为起始站点，将可以到达的各个站点作为该目标子树的其他节点。由于该行驶轨迹对应的多个站点标识是以起始站点标识为起点的行驶轨迹，因此，根据该起始站点标识确定的目标子树中包括每一站点标识对应的节点，通过遍历该目标子树，可以得到每一站点对应的目标节点。
在本申请的一些实施例中，该预设的字典树为带权重的字典树，将需要查询的数据信息以权重的形式保存在该字典树中的各个节点中，可以通过获取每一站点标识对应的目标节点，得到每一目标节点的权重，即得到每一站点标识对应的数据信息。
在本申请的一些实施例中，该数据信息可以为以下至少之一：费用数据，里程数据和行驶时间数据。以该数据信息为费用数据为例，该目标子树中每一节点对应的数据信息可以为该节点对应的站点标识与目标子树根节点对应的站点标识之间的数据信息；该目标子树中每一节点对应的数据信息还可以为该节点对应的站点标识与该节点的父节点对应的站点标识之间的费用数据。
在步骤402中，根据每一目标节点对应的数据信息确定目标数据信息。
在本申请的一些实施例中，在目标子树中每一节点对应的数据信息为该节点对应的站点标识与目标子树根节点对应的站点标识之间的费用数据的情况下，可以根据多个站点标识中最后一个站点标识在该目标子树中获取该最后一个站点标识对应的数据信息，将该数据信息作为目标数据信息。
在本申请的一些实施例中，在目标子树中每一节点对应的数据信息为该节点对应的站点标识与该节点的父节点对应的站点标识之间的费用数据的情况下，可以根据多个站点标识中每一个站点标识在该目标子树中获取每一个站点标识对应的数据信息，将每一站点标识对应的数据信息的累加和作为目标数据信息。
通过本申请实施例对于图3E的上述示例性实施可知，本申请实施例通过将数据信息以权重的形式存储于字典树中的每一个节点上，在根据上述实施例快速得到目标子树的情况下，通过获取该目标子树中与各站点标识对应的目标节点，可以快速得到目标数据信息。提高了目标数据信息的获取速度，提升了目标数据信息的查询效率。
在一些实施例中，参见图3F，图3F是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，基于图3E，图3E中的步骤401可以更新为步骤501。
在步骤501中，根据顺序排列关系从目标子树的根节点向下遍历，直至获取每一站点标识对应的目标节点。
在本申请的一些实施例中，步骤501进一步包括，按照顺序排列关系依次在该目标子树中获取每一站点标识对应的目标节点。其中，由于在进行目标子树的查找时已经确定行驶轨迹中的起始站点标识与该目标子树中的根节点对应，因此，已经确定了该行驶轨迹中的第一个站点标识对应的第一目标节点为该目标子树的根节点；按照顺序排列关系，提取第二个站点标识，并在该目标子树的根节点向下遍历，在该根节点的子节点中确定与该第二个站点标识对应的第二目标节点；按照顺序排列关系，提取第三个站点标识，并在该第二目标节点的子节点中确定与该第三个站点标识对应的第三目标站点。以此类推，可以得到每一站点标识对应的目标节点。
例如，请参阅图3B，若存在一个行驶轨迹的多个站点标识包括“P1、P3、P4”，可以得到该行驶轨迹对应的目标子树是以B21为根节点的目标子树，在该目标子树中，由于已经确定了第一个站点标识“P1”与目标子树的根节点对应，因此，将根节点B21作为第一目标节点，之后，按照顺序排列关系，提取第二个站点标识“P3”，并在该目标子树的根节点B21向下遍历，在该根节点B21的子节点(图中只示出了B31)中确定与该第二个站点标识“P3”对应的第二目标节点B31；按照顺序排列关系，继续提取第三个站点标识“P4”，并在该第二目标节点B31向下遍历，在该第二目标节点B31的子节点(图中只示出了B41)中确定与该第三个站点标识“P4”对应的第三目标节点B41。由此可以得到该行驶轨迹“P1、P3、P4”中每一站点标识对应的目标节点“B21、B31、B41”。
通过本申请实施例对于图3F的上述示例性实施可知，通过上述实施例提供的方法，可以在查找每一站点标识对应的目标站点的过程中，缩短目标站点的查询时间，提高数据查询效率。
在一些实施例中，参见图3G，图3G是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，基于图3A，在步骤103之后，还可以包括步骤601和步骤602。
在步骤601中，获取行驶轨迹对应的账户信息。
在本申请的一些实施例中，服务器在获取到该行驶轨迹时，还会同时获取到该行驶轨迹对应的车辆标识或用户标识，通过该车辆标识或用户标识获取该行驶轨迹对应的账户信息。其中，该账户信息对应的账户用于存储原始虚拟资源。在一个实际的应用场景中，该虚拟资源可以包括以下至少之一：虚拟货币，真实货币和预存券资源。
在步骤602中，在账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量大于或等于目标资源量的情况下，将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户。
在本申请的一些实施例中，该目标数据信息包括目标虚拟资源量，服务器会比对该账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量与该目标虚拟资源量，在账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量大于或等于目标资源量的情况下，将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户。在账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量小于目标资源量的情况下，执行预设的消息推送步骤，该消息推送步骤用于指示管理员对该轨迹信息对应的车辆进行人工收费，还可以用于指示该轨迹信息对应的用户对该账户信息对应的账户进行充值。
通过本申请实施例对于图3G的上述示例性实施可知，本申请实施例可以在获取到目标数据信息之后，直接根据该目标数据信息对应的目标虚拟资源量，将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户，提升了虚拟资源管理效率。
在一些实施例中，参见图3H，图3H是本申请实施例提供的数据查询方法的一个可选的流程示意图，基于图3G，步骤101可以更新为步骤701，在步骤602之后，还可以包括步骤702。
在步骤701中，在目标车辆经过收费站点的情况下，通过电子不停车收费系统接收目标车辆的行驶轨迹。
在步骤702中，在目标车辆经过收费站点的情况下，确定账户信息对应的账户中的实时虚拟资源量；输出实时虚拟资源量。
在本申请的一些实施例中，收费站点可以包括车辆进入收费道路时的入口站点、在收费道路中行驶过程中的中途站点和离开收费道路时的出口站点。在步骤701中，目标车辆在经过上述入口站点、中途站点和出口站点中的任意一种站点的时候，均可以通过电子不停车收费系统接收目标车辆的行驶轨迹。
例如，在该目标车辆经过该入口站点时，可以获取到该目标车辆的行驶轨迹只包括该入口站点；在该目标车辆经过该中途站点时，可以获取到该目标车辆的行驶轨迹包括该入口站点、经过的至少一个中途站点。
在本申请的一些实施例中，每当该目标车辆经过收费站点的情况下，服务器都会获取到该账户信息对应的实时虚拟资源量，并输出该实时虚拟资源量。其中，在该目标车辆经过该入口站点时，由于还未进行虚拟资源量的转移，因此，此时输出的实时虚拟资源量为该账户信息对应的账户中原始的虚拟资源量；在该目标车辆经过该中途站点时，由于车辆仍未离开收费道路，则此时输出的实时虚拟资源量仍为该账户信息对应的账户中原始的虚拟资源量；在该目标车辆经过该出口站点时，由于车辆将要离开收费道路，则此时输出的实时虚拟资源量，为将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户后的实时虚拟资源量。
在本申请的一些实施例中，可以通过以下方式实现输出实时虚拟资源量：(1)通过显示设备展示该实时虚拟资源量，同时，还可以展示该实时虚拟资源量对应的账户信息；(2)通过文字音频转换装置将该实时虚拟资源量转换为提示语音，并通过音频设备播放该提示语音；(3)通过网络向该账户信息对应的用户终端发送携带该实时虚拟资源量的推送消息。
通过本申请实施例对于图3H的上述示例性实施可知，本申请实施例可以在车辆经过收费站点时，实时输出并展示当前的实时虚拟资源量，提升了用户的使用体验。
在一些实施例中，参见图3I，图3I是本申请实施例提供的字典树构建方法的一个可选的流程示意图，将结合图3I示出的步骤进行说明。
在步骤801中，获取预设的数据信息表；数据信息表包括多个原始数据信息；多个原始数据信息中每一原始数据信息包括第一站点标识、第二站点标识和原始数据量。
例如，请参阅表1所示的数据信息表。
第一站点标识 第二站点标识 原始数据量
GQ00 YY00 1500
YY00 SH00 1200
SH00 SG00 800
SG00 SZ00 600
表1
在步骤802中，依次将每一原始数据信息添加至初始字典树中，得到字典树。
在本申请的一些实施例中，可以将依次将上述“GQ00、YY00、1500”、“YY00、SH00、1200”、“SH00、SG00、800”、“SG00、SZ00、600”分别加入到初始字典树中，得到字典树。
在本申请的一些实施例中，可以通过步骤8021至步骤8023实现步骤802。
在步骤8021中，在初始字典树的根节点下，新建与第一站点标识对应的第一节点和与第二站点标识对应的第二节点；第一节点与第二节点为初始字典树的根节点的子节点；根据预设的哈希函数确定第一站点标识对应的第一特征值和第二站点标识对应的第二特征值，建立第一特征值与第一节点的对应关系，建立第二特征值与第二节点的对应关系。
请参阅图3J，图3J是本申请实施例提供的一个可选的字典树示意图。在将“GQ00、YY00、1500”加入到初始字典树的过程中，在该I10下，新建与第一站点标识“GQ00”对应的第一节点I21和与第二站点标识“YY00”对应的第二节点I22；第一节点I21与第二节点I22为初始字典树的根节点I10的子节点；根据预设的哈希函数确定第一站点标识对应的第一特征值H1和第二站点标识对应的第二特征值H2，建立第一特征值H1与第一节点I21的对应关系，建立第二特征值H2与第二节点I22的对应关系。初始字典树可以只包括根节点I10，也可以包括其他节点。
在步骤8022中，在第一节点下，新建与第二站点标识对应的第三节点，并建立第三节点与原始数据量的对应关系；第三节点为第一节点的子节点。
请继续参阅图3J，在该第一节点I21下，新建与第二站点标识“YY00”对应的第三节点I31，并建立第三节点I31与原始数据量“1500”的对应关系；第三节点I31为第一节点I21的子节点。
在步骤8023中，在初始字典树的多个叶节点中，确定与第一站点标识对应的目标叶节点；在目标叶节点下，新建与第二站点标识对应的第四节点，并建立第四节点与原始数据量的对应关系；第四节点为与目标叶节点的子节点。
请继续参阅图3J，在初始字典树的多个叶节点(I32和I24)中，确定与第一站点标识“GQ00”对应的目标叶节点I32；在目标叶节点I32下，新建与第二站点标识“YY00”对应的第四节点I41，并建立第四节点I41与原始数据量“1500”的对应关系；第四节点I41为与目标叶节点I32的子节点。
通过本申请实施例对于图3H的上述示例性实施可知，本申请实施例构建的字典树可以实现数据信息的快速查询，提升数据信息的查询效率。
下面，将说明本申请实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。
本申请实施例提出一种实时ETC收费金额计算的方法。
最近ETC推广如火如荼，实现了车辆快速通过收费站的效果。但是在实际使用中，车辆在经过高速收费ETC站时，由于当前收费系统查询缓慢，车辆对应的消费金额无法快速查询并实时展示，车辆驾驶员无法直观的获取到当前的消费金额，也无法直观的获取到账户余额，不仅用户体验差，由于无法实时获取到消费金额和账户余额，用户会重复访问服务器，进而占用不必要的带宽和服务器计算资源，导致服务器运行效率降低。
在本申请的一些实施例中，该实时ETC收费金额计算方法通过Trie字典树进行实时费用的查询和计算，主要利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。本申请中的字典树具有以下三个性质：(1)字典树的根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符；(2)从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串；(3)每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。其中，每一字符串均对应一个公共前缀，通过该字符串的公共前缀可以进一步减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较。
在本申请的一些实施例中，可以通过对上述字典树中每一节点添加对应的权重以形成一种带权重的字典树，即在标准字典树的节点上，增加一个额外空间存储权重，达到对字符串排序的目的。在本申请中，可以将这个权重设置为整型，用于保存金额，单位为分。在本实施例中，字典树中的节点存储不再限制只包含一个字符，还可以保存多个字符，例如，可以保存收费站对应的编码。将建立好的树确定为收费计算字典树。
对于道路收费系统中的费用查询问题，存在以下几种相关技术：(1)根据车辆进出收费站时对应的两个收费站的站点编码，将这两个收费站的额站点编码作为一组查询变量，在数据库中存储的预设的费用表中通过该查询变量查询对应的费用；(2)根据车辆在行驶过程中经过的收费站的站点编码，在数据库中存储的预设的费用表中获取每两个相邻的收费站对应的分段费用，之后将每一段行驶过程对应的分段费用进行累加，得到总费用；(3)使用有向图进行费用数据的保存及查询。
对于上述相关技术，存在以下问题：(1)对于将两个收费站的额站点编码作为一组查询变量进行费用查询的方案，由于无法进行分段计费，在出入站点相同但行驶路径不同的情况下，会出现错误计费的问题；(2)对于在数据库中存储的预设的费用表中获取每两个相邻的收费站对应的分段费用的方案，由于对于每一个段行驶过程均需要在数据库中查询对应的分段费用，不仅占用了大量的数据库资源，而且查询效率低；分段累加得到收费金额，要先查出车辆行驶区间的收费，然后分段累加，每一个区间的计算都需要遍历一次表(或内存中遍历)，计算缓慢；(3)对于使用有向图的方案，该方案对于环的处理很复杂，给计算也带来了不少难度，对应地，该方案的时间复杂度也相对较高，查询效率也相对较低。
对于上述方案，即使将预设的费用表加载到内存中，也只是减少了数据库的输入输出压力，具体的查询过程并没有优化，只是将查询计算压力从数据库转移到了内存当中，查询效率仍然较低。以2019年的数据为例，截止2019年，全国收费公路的收费站数约为33000个，采用数据库中预设的费用表记录任何两个收费站之间收费金额，总记录数约为33000*32999＝1088967000，约为10亿条数据，假设收费区间的起始和终点的编码为4位数(英文+数字)，加金额整型4个字节，把全部数据加载到内存中计算，存储10亿条数据约需要1088967000*(4+4+4)/1024/1024＝16462M，约为12G内存，内存看起来占用不算太多，但是要从数据库中把10亿条数据加载到内存中，不仅非常缓慢耗时，在10亿条数据中查询目标数据也非常耗时。
在本申请提供的实时ETC收费金额计算方法中，在字典树里额外存储一个整型的金额，加高速公路的收费区间起始终点编号的字典树，通过字典树的检索功能，并快速计算出收费金额。
以一个实际的应用场景为例，将参阅表2所示的ETC收费表：
入口(收费区间起始点) 出口(收费区间终点) 收费(单位分)
GQ00 YY00 1500 广清-雅瑶
YY00 SH00 1200 雅瑶-上亨
SH00 SG00 800 上亨-松岗
SG00 SZ00 600 松岗-狮中
表2
在传统的ETC费用计算过程中，假设车辆从GQ00上，SS00下，通过ETC系统可以得到该车辆的行驶轨迹包括：GQ00→YY00→SH00→SG00→SZ00→SL00→SS00，该行驶轨迹对应的收费为[GQ00，YY00]+[YY00，SH00]+[SH00，SG00]+[SG00，SZ00]+[SZ00，SL00]+[SL00，SS00]＝1500+1200+800+600+500+300＝4600分＝46元。其中，由于采用了分段计算，需要依次分段累加，无论该费用表存储于数据库中还是存储于内存中，都需要多次访问数据库或内存中的数据表，查询过程不仅耗时，且效率较低，如果分段计费的区间越多，则耗时越长，效率越低。
在本申请的一些实施例中，可以先基于表2中的收费表建立收费计算字典树，该收费计算字典树的根为ROOT，每一个收费区间起始点都将出现在该ROOT节点下，在该ROOT节点下的第一个节点(收费区间起始点)均对应一个散列值(特征值)，散列值K的计算公式可以参见公式(3)：
K＝s[0]*31^(n-1)+s[1]*31^(n-2)+...+s[n-1] (3)；
其中，K为散列值，s[0]是收费区间起始点对应的站点编码的第1个字符的ascii值，是s[1]是第2个字符的ascii值，n为站点编码的长度。
以上述“GQ00”站点为例，“GQ00”对应的散列值K(GQ00)的计算过程参见公式(4)：
K(GQ00)＝ascii('G')*31*31*31+ascii('Q')*31*31+ascii('0')*31+ascii('0')＝71*31*31*31+81*31*31+48*31+48＝2194538 (4)；
通过散列值可以在O(1)时间复杂度下找到收费区间起始点，进而可以找到该收费区间起始点下的剩余站点。
在本申请的一些实施例中，提供了一个收费计算字典树的建立过程，其中，可以参阅图4A所示的本申请实施例提供的一个可选的初始收费计算字典树示意图，在图4A中，初始的收费计算字典树只包含了根节点400，可以将该根节点400中的字符设置为“root”，并将该根节点对应的权重设置为“0”，如图4A中根节点400显示的“root/0”。
将上述表2中的第一条数据“GQ00、YY00、1500、广清-雅瑶”添加到图4A所示的初始收费计算字典树中，可以得到如图4B所示的本申请实施例提供的一个可选的构建中的收费计算字典树示意图。将第一条数据中的收费区间起始点和收费区间终点作为该根节点400的子节点，得到节点411和节点412。其中，节点411中的字符设置为“GQ00”，并将该根节点对应的权重设置为“0”，节点412中的字符设置为“YY00”，并将该根节点对应的权重设置为“0”。在该节点411下，将收费区间终点作为节点411的子节点，得到节点421，节点421中的字符设置为“YY00”，并将该根节点对应的权重设置为“1500”。此时，第一条数据已经被添加到该收费计算字典树中。
将上述表2中的第二条数据“YY00、SH00、1200、雅瑶-上亨”添加到图4B所示的构建中的收费计算字典树中，可以得到如图4C所示的本申请实施例提供的一个可选的构建中的收费计算字典树示意图。将第二条数据中的收费区间起始点和收费区间终点作为该根节点400的子节点，由于已经存在对应“YY00”的节点412，因此只需建立节点413。其中，节点413中的字符设置为“SH00”，并将该根节点对应的权重设置为“0”。在构建中的收费计算字典树中叶节点(包括节点421、节点412和节点413)中，查找“YY00”对应的节点，即节点421、节点412。分别在节点421下建立子节点431，在节点412下，建立子节点432，对应地将字符设置为“SH00”，权重设置为“1200”。此时，第二条数据已经被添加到该收费计算字典树中。按照上述方法，依次添加“SH00、SG00、800、上亨-松岗”等后续数据，即可得到完成的字典树，可以参阅图4D所示的本申请实施例提供的一个可选的构建完成的收费计算字典树示意图。
在本申请的一些实施例中，假设收费站点的数量为n，理论上从每个收费起始点可以到达任意一个其他的收费区间终点，所以每一颗子树的长度最大为n-1，而每一辆车的行使路径即是沿着某一颗树向下遍历，然后对经过的节点对应的权重(金额)求和即可。例如，车辆从GQ00到SZ00，经过的树即为图4D所示的以节点411为根节点的子树，因为每一个节点的寻址时间复杂度都是O(1)，根据散列数据结构的特性，车辆的收费金额计算和经过的收费点数目相关，可以认为是O(1)的时间复杂度，计算过程是非常快的，即可以达到实时计算并展示过往车辆的收费金额。
通过本申请提供的方法，可以实时计算并展示过往车辆收费情况，ETC卡余额，提升了用户体验和群众的满意度。
通过本申请实施例能够实现以下技术效果：可以根据车辆的行驶轨迹，快速查询计算该行驶轨迹对应的费用，提高了费用数据的查询效率，在实际应用场景中，如车辆快速通过收费站(如ETC收费站)时，可以实时展示当前行驶费用，还可以进一步展示ETC账户余额，提升了用户体验和群众的满意度。
下面继续说明本申请实施例提供的数据查询装置555的实施为软件模块的示例性结构，在一些实施例中，如图2所示，存储在存储器550的数据查询装置555中的软件模块可以包括：
获取模块5551，用于获取行驶轨迹；行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；
查询模块5552，用于根据具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与行驶轨迹匹配的目标子树；目标子树至少包括与多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一站点标识对应的节点包括与每一站点标识对应的数据信息；
确定模块5553，用于根据多个站点标识和目标子树，确定行驶轨迹对应的目标数据信息。
在本申请的一些实施例中，所述查询模块5552还用于根据顺序排列关系获取多个站点标识中的起始站点标识；根据起始站点标识，在字典树中多个子树中查找与起始站点标识匹配的子树作为目标子树。
在本申请的一些实施例中，所述查询模块5552还用于根据预设的哈希函数确定起始站点标识对应的目标特征值；根据目标特征值，在多个子树中查找特征值与目标特征值匹配的子树作为目标子树；多个子树中每一子树的根节点对应有特征值。
在本申请的一些实施例中，所述确定模块5553还用于在目标子树中的多个节点中，确定与每一站点标识对应的目标节点；多个节点中每一节点对应有数据信息；根据每一目标节点对应的数据信息确定目标数据信息。
在本申请的一些实施例中，所述确定模块5553还用于根据顺序排列关系从目标子树的根节点向下遍历，直至获取每一站点标识对应的目标节点。
在本申请的一些实施例中，所述数据查询装置555还包括转移模块5554，转移模块5554用于获取行驶轨迹对应的账户信息；在账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量大于或等于目标资源量的情况下，将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户。
在本申请的一些实施例中，所述数据查询装置555还包括输出模块5555，输出模块5555用于在目标车辆经过收费站点的情况下，确定账户信息对应的账户中的实时虚拟资源量；输出实时虚拟资源量。
在本申请的一些实施例中，所述数据查询装置555还包括构建模块5556，构建模块5556用于获取预设的数据信息表；数据信息表包括多个原始数据信息；多个原始数据信息中每一原始数据信息包括第一站点标识、第二站点标识和原始数据量；依次将每一原始数据信息添加至初始字典树中，得到字典树。
在本申请的一些实施例中，所述构建模块5556还用于在初始字典树的根节点下，新建与第一站点标识对应的第一节点和与第二站点标识对应的第二节点；第一节点与第二节点为初始字典树的根节点的子节点；根据预设的哈希函数确定第一站点标识对应的第一特征值和第二站点标识对应的第二特征值，建立第一特征值与第一节点的对应关系，建立第二特征值与第二节点的对应关系；在第一节点下，新建与第二站点标识对应的第三节点，并建立第三节点与原始数据量的对应关系；第三节点为第一节点的子节点；在初始字典树的多个叶节点中，确定与第一站点标识对应的目标叶节点；在目标叶节点下，新建与第二站点标识对应的第四节点，并建立第四节点与原始数据量的对应关系；第四节点为与目标叶节点的子节点。
本申请实施例提供一种存储有可执行指令的计算机可读存储介质，其中存储有可执行指令，当可执行指令被处理器执行时，将引起处理器执行本申请实施例提供的数据查询方法，例如，如图3A、图3C、图3D、图3E、图3F、图3G、图3H或图3I示出的方法。
在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、闪存、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。
在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言(包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言)来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。
作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言(HTML，Hyper TextMarkup Language)文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件(例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件)中。
作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。
综上所述，通过本申请实施例能够实现以下技术效果：
(1)通过获取包括具有顺序排列关系的多个站点标识的行驶轨迹，并根据多个站点标识在预设的字典树中查询以得到目标子树，相对于相关技术中重复查询行程段对应的数据信息的方案，本申请提供的实施例由于采用了字典树存储各站点标识，通过在字典树中通过查找子树的方式，只需查询一次即可获取包括每一站点标识对应的数据信息的目标子树，提高了数据的查询效率；并且，由于采用权重的形式将收费站点之间的数据信息保存在目标子树的每一个节点上，在找到目标子树之后，可以通过遍历该目标子树的方式，快速的找到该行驶轨迹中多个站点标识对应的数据信息，进而可以确定目标数据信息，进一步提升了数据的查询效率，在实际应用场景中，可以实时展示行驶轨迹对应的目标数据信息，提高了响应速率的同时，还可以提升用户的使用体验。
(2)通过获取行驶轨迹中的起始站点标识，在字典树中通过该起始站点标识获取对应的目标子树，可以将时间复杂度控制在O(n)，提升了数据查询效率的同时，还可以保证数据查询时间的稳定性。
(3)通过设置哈希函数，计算行驶轨迹中的起始站点标识对应的目标特征值，根据该目标特征值在字典树中根节点的各个子节点对应的特征值中，查询匹配的目标子树，可以将时间复杂度进一步降到O(1)，提升了目标子树的查询效率，进一步提升了数据查询速度。
(4)通过将数据信息以权重的形式存储于字典树中的每一个节点上，在根据上述实施例快速得到目标子树的情况下，通过获取该目标子树中与各站点标识对应的目标节点，可以快速得到目标数据信息。提高了目标数据信息的获取速度，提升了目标数据信息的查询效率。
(5)在获取到目标数据信息之后，直接根据该目标数据信息对应的目标虚拟资源量，将原始虚拟资源量中目标资源量指示的目标资源转移至目标账户，提升了虚拟资源管理效率。
(6)可以在车辆经过收费站点时，实时输出并展示当前的实时虚拟资源量，提升了用户的使用体验。
以上所述，仅为本申请的实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和范围之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：
获取行驶轨迹；所述行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；
根据所述具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与所述行驶轨迹匹配的目标子树；所述目标子树至少包括与所述多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一所述站点标识对应的节点包括与每一所述站点标识对应的数据信息；所述数据信息包括：费用数据，里程数据和行驶时间数据至少之一；所述字典树的创建过程包括：获取预设的数据信息表；所述数据信息表包括多个原始数据信息；所述多个原始数据信息中每一所述原始数据信息包括第一站点标识、第二站点标识和原始数据量；依次将每一所述原始数据信息添加至初始字典树中，得到所述字典树；
将原始数据信息添加至所述初始字典树的过程，包括：在所述初始字典树的根节点下，新建与所述第一站点标识对应的第一节点和与所述第二站点标识对应的第二节点；所述第一节点与所述第二节点为所述初始字典树的根节点的子节点；根据预设的哈希函数确定所述第一站点标识对应的第一特征值和所述第二站点标识对应的第二特征值，建立所述第一特征值与所述第一节点的对应关系，建立所述第二特征值与所述第二节点的对应关系；在所述第一节点下，新建与第二站点标识对应的第三节点，并建立所述第三节点与所述原始数据量的对应关系；所述第三节点为所述第一节点的子节点；如果在所述初始字典树的多个叶节点中，存在与所述第一站点标识对应的目标叶节点；在所述目标叶节点下，新建与第二站点标识对应的第四节点，并建立所述第四节点与所述原始数据量的对应关系；所述第四节点为与所述目标叶节点的子节点；
根据所述多个站点标识和所述目标子树，确定所述行驶轨迹对应的目标数据信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与所述行驶轨迹匹配的目标子树，包括：
根据所述顺序排列关系获取所述多个站点标识中的起始站点标识；
根据所述起始站点标识，在所述字典树中多个子树中查找与所述起始站点标识匹配的子树作为目标子树。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述起始站点标识，在所述字典树中多个子树中查找与所述起始站点标识匹配的子树作为目标子树，包括：
根据预设的哈希函数确定所述起始站点标识对应的目标特征值；
根据所述目标特征值，在所述多个子树中查找特征值与所述目标特征值匹配的子树作为所述目标子树；所述多个子树中每一子树的根节点对应有特征值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个站点标识和所述目标子树，确定所述行驶轨迹对应的目标数据信息，包括：
在所述目标子树中的多个节点中，确定与每一所述站点标识对应的目标节点；所述多个节点中每一节点对应有数据信息；
根据每一所述目标节点对应的数据信息确定所述目标数据信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述目标子树中的多个节点中，确定与每一所述站点标识对应的目标节点，包括：
根据所述顺序排列关系从所述目标子树的根节点向下遍历，直至获取每一所述站点标识对应的目标节点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据信息包括目标虚拟资源量，所述方法还包括：
获取所述行驶轨迹对应的账户信息；
在所述账户信息对应的账户中的原始虚拟资源量大于或等于所述目标虚拟资源量的情况下，将所述原始虚拟资源量中所述目标虚拟资源量指示的目标资源转移至目标账户。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取行驶轨迹，包括：
在目标车辆经过收费站点的情况下，通过电子不停车收费系统接收所述目标车辆的行驶轨迹；
所述方法还包括：在目标车辆经过收费站点的情况下，确定所述账户信息对应的账户中的实时虚拟资源量；输出所述实时虚拟资源量。
8.一种数据查询装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取行驶轨迹；所述行驶轨迹包括具有顺序排列关系的多个站点标识；
查询模块，用于根据所述具有顺序排列关系的多个站点标识，在预设的字典树中查询，以得到与所述行驶轨迹匹配的目标子树；所述目标子树至少包括与所述多个站点标识中每一站点标识对应的节点；每一所述站点标识对应的节点包括与每一所述站点标识对应的数据信息，所述数据信息包括：费用数据，里程数据和行驶时间数据至少之一；
确定模块，用于根据所述多个站点标识和所述目标子树，确定所述行驶轨迹对应的目标数据信息；
所述数据查询装置还包括：包括构建模块，所述构建模块用于获取预设的数据信息表；所述数据信息表包括多个原始数据信息；所述多个原始数据信息中每一所述原始数据信息包括第一站点标识、第二站点标识和原始数据量；依次将每一所述原始数据信息添加至初始字典树中，得到所述字典树；
所述构建模块还用于在所述初始字典树的根节点下，新建与所述第一站点标识对应的第一节点和与所述第二站点标识对应的第二节点；所述第一节点与所述第二节点为所述初始字典树的根节点的子节点；根据预设的哈希函数确定所述第一站点标识对应的第一特征值和所述第二站点标识对应的第二特征值，建立所述第一特征值与所述第一节点的对应关系，建立所述第二特征值与所述第二节点的对应关系；在所述第一节点下，新建与第二站点标识对应的第三节点，并建立所述第三节点与所述原始数据量的对应关系；所述第三节点为所述第一节点的子节点；如果在所述初始字典树的多个叶节点中，存在与所述第一站点标识对应的目标叶节点；在所述目标叶节点下，新建与第二站点标识对应的第四节点，并建立所述第四节点与所述原始数据量的对应关系；所述第四节点为与所述目标叶节点的子节点。
9.一种数据查询设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至7任一项所述的数据查询方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于被处理器执行时，实现权利要求1至7任一项所述的数据查询方法。
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