Trie樹
1、 概述Trie樹，又稱字典樹，單詞查找樹或者前綴樹，是一種用於快速檢索的多叉樹結構。Trie樹可以利用字符串的公共前綴來節約存儲空間。如下圖所示，該trie樹用10個節點保存了6個字符串tea，ten，to，in，inn，int：在該trie樹中，字符串in，inn和int的公共前綴是“in”，因此可以只存儲一份“in”以節省空間。當然，如果系統中存在大量字符串且這些字符串基本沒有公共前綴，則相應的trie樹將非常消耗內存，這也是trie樹的一個缺點。Trie樹的基本性質可以歸納爲：（1）根節點不包含字符，除根節點意外每個節點只包含一個字符。（2）從根節點到某一個節點，路徑上經過的字符連接起來，爲該節點對應的字符串。（3）每個節點的所有子節點包含的字符串不相同。
（圖是借的，哈哈）
優點：
1. 查找、增、刪速度快，時間複雜度O(n),n爲出的層級。
2. 字典樹（Trie）可以保存一些字符串->值的對應關係。基本上，它跟 Java 的 HashMap 功能相同，都是 key-value 映射，只不過 Trie 的 key 只能是字符串。Trie更適用於字符串的查找。
缺點：空間消耗很高
應用：
1、串的快速檢索
給出N個單詞組成的熟詞表，以及一篇全用小寫英文書寫的文章，請你按最早出現的順序寫出所有不在熟詞表中的生詞。
方法1：可以將英文文章中的所有單詞逐個與熟詞表進行比較，O(N)=O（n*avg(length1)*N*avg(length2)) = O(n*N)
方法2：採用hash表，
方法3：採用字典樹，將該熟詞表構成字典樹，然後通過字典樹進行查找。建樹的時間複雜度：O(n) = O(N)，查找的時間複雜度,只和樹的深度相關，而與熟詞表中有多少個單詞無關，樹的深度又與單詞的長度有關，而單詞最長不過30個字符，因此O(N)=O(1)；另外在空間複雜度上又優於其他的算法，由於公共前綴的存在，不需要大量存儲重複的字符。
2、串的排序
給定N個互不相同的僅由一個單詞構成的英文名，讓你將他們按字典序從小到大輸出。
用字典樹進行排序，採用數組的方式創建字典樹，因爲樹的每個結點的所有子結點很顯然是按照其字母大小排序的，那麼對待這棵樹進行先序遍歷即可。
3、最長公共前綴（搜索引擎的熱詞搜索）
對所有串建立字典樹