trie樹，也叫「字典樹」。顧名思義，它是乙個樹形結構。它是一種專門處理字串匹配的資料結構，用來解決在一組字串集合中快速查詢某個字串的問題。
trie樹到底長什麼樣子?比如有6個字串，它們分別是：how，hi，her，hello，so，see。希望在裡面多次查詢某個字串是否存在。如果每次查詢，都是拿要查詢的字串跟這6個字串依次進行字串匹配，那效率就比較低，有沒有更高效的方法呢？
這個時候，就可以先對這6個字串做一下預處理，組織成trie樹的結構，之後每次查詢，都是在trie樹中進行匹配查詢。trie樹的本質，就是利用字串之間的公共字首，將重複的字首合併在一起。最後構造出來的就是下面這個圖中的樣子。
其中，根節點不包含任何資訊。每個節點表示乙個字串中的字元，從根節點到紅色節點的一條路徑表示乙個字串（注意：紅色節點並不都是葉子節點）。
trie樹主要有兩個操作，乙個是將字串集合構造成trie樹。這個過程分解開來的話，就是乙個將字串插入到trie樹的過程。另乙個是在trie樹中查詢乙個字串。
如何儲存乙個trie樹？經典的儲存方式
假設的字串中只有從a到z這26個小寫字母，在陣列中下標為0的位置，儲存指向子節點a的指標，下標為1的位置儲存指向子節點b的指標，以此類推，下標為25的位置，儲存的是指向的子節點z的指標。如果某個字元的子節點不存在，就在對應的下標的位置儲存null。
當在trie樹中查詢字串的時候，就可以通過字元的ascii碼減去「a」的ascii碼，迅速找到匹配的子節點的指標。比如，d的ascii碼減去a的ascii碼就是3，那子節點d的指標就儲存在陣列中下標為3的位置中。
public
class
trie
p = p.children[index];}
p.isendingchar =
true;}
// 在trie樹中查詢乙個字串
public
boolean
find
(char
pattern)
p = p.children[index];}
return p.isendingchar;
}public
class
trienode
}}
每次查詢時，如果要查詢的字串長度是k，那我們只需要比對大約k個節點，就能完成查詢操作。跟原本那組字串的長度和個數沒有任何關係。所以說，構建好trie樹後，在其中查詢字串的時間複雜度是o(k)，k表示要查詢的字串的長度。
trie樹是一種非常獨特的、高效的字串匹配方法。但是，關於trie樹，你有沒有聽過這樣一種說法：「trie樹是非常耗記憶體的，用的是一種空間換時間的思路」。這是什麼原因呢？
trie樹用陣列來儲存乙個節點的子節點的指標。如果字串中包含從a到z這26個字元，那每個節點都要儲存乙個長度為26的陣列，並且每個陣列儲存乙個8位元組指標（或者是4位元組，這個大小跟cpu、作業系統、編譯器等有關）。而且，即便乙個節點只有很少的子節點，遠小於26個，比如3、4個，我們也要維護乙個長度為26的陣列。
trie樹的本質是避免重複儲存一組字串的相同字首子串，但是現在每個字元（對應乙個節點）的儲存遠遠大於1個位元組。按照上面舉的例子，陣列長度為26，每個元素是8位元組，那每個節點就會額外需要26*8=208個位元組。而且這還是只包含26個字元的情況。
如果字串中不僅包含小寫字母，還包含大寫字母、數字、甚至是中文，那需要的儲存空間就更多了。所以，也就是說，在某些情況下，trie樹不一定會節省儲存空間。在重複的字首並不多的情況下，trie樹不但不能節省記憶體，還有可能會浪費更多的記憶體。
trie樹儘管有可能很浪費記憶體，但是確實非常高效。那為了解決這個記憶體問題，是否有其他辦法呢？
可以稍微犧牲一點查詢的效率，將每個節點中的陣列換成其他資料結構，來儲存乙個節點的子節點指標。用哪種資料結構呢？選擇其實有很多，比如有序陣列、跳表、雜湊表、紅黑樹等。
綜合這幾點，針對在一組字串中查詢字串的問題，在工程中更傾向於用雜湊表或者紅黑樹。因為這兩種資料結構都不需要自己去實現，直接利用程式語言中提供的現成類庫就行了。
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