字典树/Trie树/前缀树

　　字典树又名前缀树，Trie树，是一种存储大量字符串的树形数据结构，相比于HashMap存储，在存储单词（和语种无关，任意语言都可以）的场景上，节省了大量的内存空间。

　　怎么理解这颗树呢？你从根节点走到叶子节点，尝试走一下所有的路径。你会发现，每条从根节点到叶子节点的路径都构成了单词（有的不需要走到叶子节点也是单词，比如 "i" 和 "in"）。trie树里的每个节点只需要保存当前的字符就可以了（当然你也可以额外记录别的信息，比如记录一下如果以当前节点结束是否构成单词）。

　　应用于

　　　　　　1)搜素引擎

　　　　　　2)区块链
　　　　　　　　trie树的进阶版，Merkle Patricia Tree，他能够高效、安全地验证大型数据结构中的数据，我从别的地方摘抄了下摘要：

　　　　　　　　　一种经过改良的、融合了默克尔树和前缀树两种树结构优点的数据结构，以太坊中，MPT是一个非常重要的数据结构，在以太坊中，帐户的交易信息、状态以及相应的状态变更，还有相关的交易信息等都使用MPT来进行管理，其是整个数据存储的重要一环。交易树，收据树，状态树都是采用的MPT结构。

　　　　　　3)IP路由，倒排索引
　　　　　　　　　　这个感兴趣的可以去了解下，我也不太了解，这是听说过可以🤣😂

　　　　　　4)分词
　　　　　　　　　　常见的分词库，或多或少会用到字典树，或者其它类似的存储字符串的树形数据结构（比如"双数组trie树"）。原因就是因为它能提供良好的前缀查询（一些分词算法需要大量调用该方法）。python有一个很著名的分词库叫做jieba，里面就用到了字典树（虽说由于jieba源码里字典树实现得不够优雅，后来被替代了🤣）。这个库有java版本叫做jieba-analysis，但是已经很久不更新了，而且分词结果和python版本的不一致！