实现单词字典的数据结构答案

【问题标题】：Data Structure to implement a Word Dictionary实现单词字典的数据结构
【发布时间】：2018-12-31 06:37:45
【问题描述】：

最近，我在一次采访中被问到关于数据结构的使用。问题是：在创建英语词典时，我打算使用什么数据结构。字典将包含每个字母表下的单词数，每个单词都有 1 个含义。另外，我将如何实现数据结构来更新、搜索和选择不同的单词？

你们有什么建议吗？您提出建议的原因是什么？

【问题讨论】：

我相信尝试将是显而易见的建议。 en.wikipedia.org/wiki/Trie#Dictionary_representation
如果您需要做的只是查找和更新单词，那么哈希映射将是您的最佳选择。如果您还需要“查找所有以 x 开头的单词”的功能，那么我建议您尝试一下
trie 的内存效率非常低。
@YvesDaoust 怎么会这样？对于像字典一样大的数据集，trie 在各个方面都是有效的。此外，在字典中，我们查找单词的方式是逐个字符的，这种类型的搜索使用 trie 非常有效。
@vish4071：我说内存效率低。

【解决方案1】：

哈希表将是实现具有更新、搜索和选择功能的字典的首选数据结构。

哈希表是一种可以存储键值对的数据结构。它本质上是一个包含所有要搜索的键的数组。散列函数 (h()) 用于计算数组的索引，其中可以插入或搜索元素。所以当需要插入时，会使用哈希函数来查找需要插入元素的位置。

在合理假设下的插入是 O(1)。每次我们插入数据，都需要 O(1) 时间来插入（假设哈希函数为 O(1) ）。

查找数据也是类似的。如果我们需要找到一个单词x的含义，我们需要计算h(x)，这将告诉我们 x 在哈希表中的位置。所以我们也可以在 O(1) 中查找单词（哈希值）。

但是，O(1) 插入和搜索并不总是成立。没有什么可以保证哈希函数不会为两个不同的输入产生相同的输出，因此会发生冲突。为了处理这种情况，可以采用各种策略，即分离链接和开放寻址。但搜索/插入将不再是 O(1)。

【讨论】：