python的字典树

### 字典树（Trie）简介

字典树（Trie），又称前缀树或单词查找树，是一种专门处理字符串匹配问题的多叉树形结构。这种数据结构能够高效地存储和检索字符串键，在许多应用场景中表现出色。

### 使用Python实现基本的Trie数据结构

下面展示了一种简单的基于类的方式构建Trie树：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_end_of_word = False


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

    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                node.children[char] = TrieNode()
            node = node.children[char]
        node.is_end_of_word = True

    def search(self, word: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return node.is_end_of_word

    def starts_with(self, prefix: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return True

此代码片段展示了如何创建`TrieNode`类来表示单个节点以及`Trie`类来进行整体管理[^1]。

### 插入与查询功能测试

为了验证上述实现的有效性，可以编写如下单元测试函数：

def test_trie():
    trie = Trie()
    
    words_to_insert = ["apple", "app", "application"]
    for w in words_to_insert:
        trie.insert(w)

    print(f"'app' exists? {trie.search('app')}")
    print(f"Words start with 'appl'? {'Yes' if trie.starts_with('appl') else 'No'}")

test_trie()

这段程序会依次向Trie中添加几个关键词，并检查是否存在特定词项及其前缀的存在情况[^2]。

### 进一步优化建议

考虑到实际应用中的性能需求，还可以采取一些措施进一步提升效率，比如压缩路径、减少不必要的分支等技术手段；另外也要注意内存占用方面的问题，合理规划空间分配策略以适应大规模数据集的要求[^3]。