我经历了尝试和三元搜索树，我对它们有一些疑问。我已经用谷歌搜索了答案，但我无法得到具体的答案。所以，这是我的问题。
如果尝试空间效率低且 TST 结合了 BST 和尝试的优点，这是否意味着实际上根本不使用尝试？
假设 TST 用于自动完成，..在 Google 的情况下如何工作？我的意思是实际上我们没有一组固定的单词等，..那么如何构建 TST 的树？
【问题讨论】：
标签： string algorithm data-structures autocomplete trie
尝试和三元搜索树代表了时间/空间的权衡。如果您的字母表中有 k 个符号，则 trie 中的每个节点都包含 k 个指针加上一个额外的位，用于该节点是否对单词进行编码。查找长度为 L 的单词总是需要时间 O(L)。三元搜索树为每个节点存储三个指针，加上一个字符和一个位，用于判断该节点是否对一个词进行编码。查找长度为 L 的单词需要时间 O(L log k)。 （如果你有一个静态的三元搜索树，你可以使用weight-balanced trees 构建 TST，这将查找时间缩短到 O(L + log k)，但插入的代价非常高。）
对于 trie 中的每个节点都使用其大部分子节点的情况，Trie 比三叉搜索树的空间效率和时间效率要高得多。如果每个节点存储的子节点相对较少，则三叉搜索树的空间效率要高得多。一般来说，尝试比三元搜索树快得多，因为需要的指针间接更少。
所以在排序上，没有一种结构严格来说比另一种更好。这取决于存储的单词。
为了混淆一点，简洁的尝试开始成为上述两种方法的可行替代方案。尽管查找时间往往要慢得多，但它们的空间利用率比尝试更好。同样，它们是否比其他两个选项更好或更差取决于应用程序。
至于如何构建它们 - 尝试和三元搜索树都支持单个单词的有效插入。它们不需要预先从一组固定的单词中构建出来。
希望这会有所帮助！
【讨论】：
Trie 的情况下，每个节点最多可以有 k 个指针，这意味着大量的内存和空间效率低下。但是在每个节点的子节点很少的情况下，使用列表或映射等动态集合而不是数组可以节省空间。因此，即使每个节点的子节点很少，Tries 在空间方面也没有那么糟糕。