trie 樹是乙個有根的樹，其結點具有以下字段：
最多 rr 個指向子結點的鏈結，其中每個鏈結對應字母表資料集中的乙個字母。
本文中假定 rr 為 26，小寫拉丁字母的數量。
布林字段，以指定節點是對應鍵的結尾還是只是鍵字首。
trie (發音為 "try") 或字首樹是一種樹資料結構，用於檢索字串資料集中的鍵。這一高效的資料結構有多種應用：
1. 自動補全
2. 拼寫檢查
3. ip 路由 (最長字首匹配)
4. t9 (九宮格) 打字**
5. 單詞遊戲
還有其他的資料結構，如平衡樹和雜湊表，使我們能夠在字串資料集中搜尋單詞。為什麼我們還需要 trie 樹呢？儘管雜湊表可以在 o(1)o(1) 時間內尋找鍵值，卻無法高效的完成以下操作：
找到具有同一字首的全部鍵值。
按詞典序列舉字串的資料集。
trie 樹優於雜湊表的另乙個理由是，隨著雜湊表大小增加，會出現大量的衝突，時間複雜度可能增加到 o(n)o(n)，其中 nn 是插入的鍵的數量。與雜湊表相比，trie 樹在儲存多個具有相同字首的鍵時可以使用較少的空間。此時 trie 樹只需要 o(m)o(m) 的時間複雜度，其中 mm 為鍵長。而在平衡樹中查詢鍵值需要 o(m \log n)o(mlogn) 時間複雜度
public class trie
public void insert(string word)
root.is_string=true;
}public boolean search(string word)
return root.is_string;
}public boolean startswith(string prefix)
return true;
}}
Mysql字首樹 字首樹（Trie樹，字典樹）
給出字串，如 abc 從頭結點開始，依次檢查，有沒有走向a的路，如果沒有，就新建出來，a作為路上的值 不是結點的值 如果有的話，就復用 在字串的結尾處的結點的值 1，表示有乙個是以該字串結尾的 1.可以查是否某個字串是以某個字串為字首的 2.還可以查 新增了幾次該字首 有多少字串是以該結點結尾的 3...
Mysql字首樹 Trie 字首樹 字典樹 詳解
1 字典樹的概念 字典樹，因為它的搜尋快捷的特性被單詞搜尋系統使用，故又稱單詞查詢樹。它是一種樹形結構的資料結構。之所以快速，是因為它用空間代替了速度。2 字典樹的特點 字典樹有三個基本性質 1 根節點不包含字元，除根節點外每乙個節點都只包含乙個字元 2 從根節點到某乙個節點，路徑上經過的字元連線起...
Trie樹，字典樹，字首樹
trie樹，字典樹，字首樹，都是同一顆樹，雜湊樹的變種題目鏈結 常用於文字的詞頻統計 它的特點就是，空間占用小，查詢快 它的儲存方式如下圖所示 對於從樹的根節點走到每乙個黑色節點所經過的路徑，如果將路徑上的字母都連起來的話，就都對應著詞典中的乙個單詞 trie樹，分別有插入，查詢和刪除3種操作，插入...