參考**： 概述
字首樹又名字典樹，單詞查詢樹，trie樹，是一種多路樹形結構，是雜湊樹的變種，和hash效率有一拼，是一種用於快速檢索的多叉樹結構。
典型應用是用於統計和排序大量的字串（但不僅限於字串），所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。它的優點是：最大限度地減少無謂的字串比較，查詢效率比雜湊表高。
trie的核心思想是空間換時間。利用字串的公共字首來降低查詢時間的開銷以達到提高效率的目的。
trie樹也有它的缺點，trie樹的記憶體消耗非常大。
性質：不同字串的相同字首只儲存乙份。
操作：查詢，插入，刪除。
舉個栗子：給出一組單詞，inn, int, ate, age, adv,ant, 我們可以得到下面的trie：
從上面可以發現一些trie樹的特性：
1）根節點不包含字元，除根節點外的每乙個子節點都包含乙個字元。
2）從根節點到某一節點的路徑上的字元連線起來，就是該節點對應的字串。
3）每個節點的所有子節點包含的字元都不相同。
4）每條邊對應乙個字母。每個節點對應一項字首。葉節點對應最長字首，即單詞本身。
單詞inn與單詞int有共同的字首「in」, 因此他們共享左邊的一條分支，root->i->in。同理，ate, age, adv, 和ant共享字首"a"，所以他們共享從根節點到節點"a"的邊。
查詢操縱非常簡單。比如要查詢int，順著路徑i -> in -> int就找到了。
搭建trie的基本演算法也很簡單，無非是逐一把每則單詞的每個字母插入trie。插入前先看字首是否存在。如果存在，就共享，否則建立對應的節點和邊。比如要插入單詞add，就有下面幾步：
考察字首"a"，發現邊a已經存在。於是順著邊a走到節點a。
考察剩下的字串"dd"的字首"d"，發現從節點a出發，已經有邊d存在。於是順著邊d走到節點ad。
考察最後乙個字元"d"，這下從節點ad出發沒有邊d了，於是建立節點ad的子節點add，並把邊ad->add標記為d。
應用字首樹還是很好理解，它的應用也是非常廣的。
（1）字串的快速檢索
字典樹的查詢時間複雜度是o(l
ogl)
o(logl)
o(logl
)
Trie 字首樹 字典樹 單詞查詢樹（資料結構）
在寫完了kmp演算法的部落格之後，我下定決心，一定要寫出一篇關於 ac自動機的部落格 ac自動機實際上就是字典樹上的kmp演算法。所以，考慮到廣大同學不一定會寫trie樹，特此在此處寫了一篇文章介紹介紹這種資料結構。字典樹 又稱單詞查詢樹，trie樹，是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種。典型應用是用...
Trie樹，又稱單詞查詢樹 字典
答案 trie樹，又稱單詞查詢樹 字典樹，是一種樹形結構，是一種雜湊樹的變種，是 一種用於快速檢索的多叉樹結構。典型應用是用於統計和排序大量的字串 但不僅限於字 符串 所以經常被搜尋引擎系統用於文字詞頻統計。它的優點是 最大限度地減少無謂的 字串比較，查詢效率比雜湊表高。trie樹的核心思想是空間換...
資料結構 Trie（單詞查詢樹，字典樹，字首樹）
trie，又稱字首樹或字典樹，是一種有序樹，用於儲存關聯陣列，其中的鍵通常是字串。與二叉查詢樹不同，鍵不是直接儲存在節點中，而是由節點在樹中的位置決定。乙個節點的所有子孫都有相同的字首，也就是這個節點對應的字串，而根節點對應空字串。一般情況下，不是所有的節點都有對應的值，只有葉子節點和部分內部節點所...