也叫「字典樹」，根據它名稱，它本身就是乙個樹形結構。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字串的問題。那trie樹究竟有何特殊之處呢，它是通過字串之間的公共字首，將重複的字首合併在一樣，並組織成一棵樹。
舉個例子：
我們現在維護有乙個字串庫，裡面存放了這樣有6個字串，他們分別是：how，hi，her，hello，so，see。接著我們將這些字串構造出乙個trie樹，如下：（**–極客時間專欄《資料結構與演算法之美》）
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。這樣我們就組織好了一棵trie樹，之後每次字串的查詢，都是在這棵trie樹上進行。
從前面的圖我們知道trie樹是一棵多叉樹，在二叉樹中，乙個節點的左右兩個節點是通過指標來儲存的，對於多叉樹，我們可以借助雜湊表的思想，我們通過乙個下標與字元一一對映的陣列，來儲存子節點的指標。如下：（**–極客時間專欄《資料結構與演算法之美》）
假設我們的字串中只有從a到z這26個小寫字母，我們在陣列中下標為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，我們就在對應的下標的位置儲存null。
乙個節點的表示如下：
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。
缺點：字串中包含的字符集不能太大，否則會非常浪費空間。要求字串的字首重合比較多，不然空間消耗會變大很。trie樹中用到了指標，所以，對快取並不友好，效能上會打個折扣。而且自己實現乙個trie樹非常複雜，易出錯。像這樣，針對在一組字串中查詢字串的問題，我們在工程中，更傾向於用雜湊表或者紅黑樹。因為這兩種資料結構，我們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。但是trie 樹也有自身的優點，雖然它不適合精確匹配查詢，這種問題更適合用雜湊表或者紅黑樹來解決，但是trie樹比較適合查詢字首匹配的字串，也就是前面我們講的在搜尋引擎中常見的關鍵字提醒。trie 樹還可以擴充套件到更加廣泛的乙個應用上，就是自動輸入補全，比如輸入法自動補全功能、ide+**編輯器自動補全功能、瀏覽器**輸入的自動補全功能等等。
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