Algorithm 节点的最优物理排序

首先，阅读以下内容：

我想知道还有什么其他选项可以用来安排节点以提高性能。从字节数组中的后父顺序（如TPT）到更像k阶b树的任何内容；我想知道目前已知哪些好的选择

关于这个问题的更多信息：
我有一种非常快速的方法来查找稀疏集合中的元素，给出了与给定指针邻接的一些概念。我想知道我如何才能最好地利用这一点来存储帕特里夏特里亚

您可以假设trie是随机访问、只读、很少写入还是仅添加。请注意，如果你这样做，但我实际上使用了一个TPT和收益是相当重要的，所以我愿意考虑某些限制。 更新

我想在某种意义上这有点不清楚。我在这里寻找的是如何在内存中安排事情，从而优化一个或另一个性能指标。TPT通过一些技巧，使用节点顺序优化每个节点的磁盘读取和空间。我很好奇：

完全删除，结构从内存中完全删除。
插入，特别是在人口密集的结构中。

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再次删除，特别是在人口稠密的结构中。

DAWG或最小DFA（请参阅或论文“”）可能比TPT更好，因为totel的大小更小。

这真的很有趣！但是，我看不到任何方法，可以通过DAWG实现一个有意义的映射，而不牺牲使它们高效的许多因素。我想每个节点都可能包含一个散列桶或类似的东西，但我对此非常怀疑。在词典论文中，最小DFA是加权的：每个状态都有一个权重，如果沿路径将权重添加到最终状态，则每个单词都会得到一个唯一的数字（事实上，您得到的是一个最小的perfact散列数）您可以将其用作包含关联信息的数组的索引。通过添加另一个间接层次，你可以将任意数量的项目关联到一个单词。我会对此进行深入思考，但这是非常聪明的。