trie树词频统计根据频率排序

Trie树词频统计可以通过遍历整个Trie树来获取每个单词的出现次数，然后可以将这些出现次数存储在一个哈希表中。接着，可以使用排序算法（如快速排序、归并排序等）对这些出现次数进行排序，以获得单词的频率排名。

以下是一个Python实现的示例代码：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.freq = 0

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for ch in word:
            if ch not in node.children:
                node.children[ch] = TrieNode()
            node = node.children[ch]
        node.freq += 1

    def dfs(self, node, word, freq_dict):
        if node.freq > 0:
            if word in freq_dict:
                freq_dict[word] += node.freq
            else:
                freq_dict[word] = node.freq
        for ch in node.children:
            self.dfs(node.children[ch], word + ch, freq_dict)

    def get_freq_dict(self):
        freq_dict = {}
        self.dfs(self.root, '', freq_dict)
        return freq_dict

def sort_by_freq(words):
    trie = Trie()
    for word in words:
        trie.insert(word)
    freq_dict = trie.get_freq_dict()
    sorted_words = sorted(words, key=lambda x: freq_dict[x], reverse=True)
    return sorted_words

在这个实现中，首先定义了一个Trie树，其中节点包含一个字典（用于存储子节点）和一个计数器（用于记录单词出现次数）。然后，将所有单词插入Trie树中。接着，使用深度优先搜索（DFS）遍历整个Trie树，以获取每个单词的出现次数，并将其存储在一个字典中。最后，使用Python内置的sorted函数对单词进行排序，排序方式为按照单词出现次数从大到小排序。