基数树（Patricia Trie）是移动电话通讯簿的有效数据结构吗我一直在考虑用C++实现地址簿。由于它是为移动应用程序开发的，通讯簿应该使用尽可能少的内存，而且用户应该仍然能够按姓名快速搜索或排序联系人（我知道）_C++_Addressbook_Trie

基数树（Patricia Trie）是移动电话通讯簿的有效数据结构吗我一直在考虑用C++实现地址簿。由于它是为移动应用程序开发的，通讯簿应该使用尽可能少的内存，而且用户应该仍然能够按姓名快速搜索或排序联系人（我知道）

c++

基数树（Patricia Trie）是移动电话通讯簿的有效数据结构吗我一直在考虑用C++实现地址簿。由于它是为移动应用程序开发的，通讯簿应该使用尽可能少的内存，而且用户应该仍然能够按姓名快速搜索或排序联系人（我知道）,c++,addressbook,trie,C++,Addressbook,Trie,在我做了一些研究之后，我发现大多数人都认为tp是最适合我需要的数据结构。更确切地说是一个（帕特里夏·特里亚）。使用此数据结构也将有助于实现自动完成还有其他可行的解决方案吗？或者如果我开始使用这种想法编码，可以吗？尝试是最好的选择，因为它们提供快速搜索、插入和删除功能。尝试是最好的选择，因为它们提供快速搜索、插入和删除功能。小心小收藏的尝试。虽然它们确实提供了良好的渐近行为，但它们在时间和空间上的隐藏常数可能太大特别是，尝试往往具有较差的缓存性能，这应该是小型集合的主要关注点假设您的数据相对

在我做了一些研究之后，我发现大多数人都认为tp是最适合我需要的数据结构。更确切地说是一个（帕特里夏·特里亚）。使用此数据结构也将有助于实现自动完成

还有其他可行的解决方案吗？或者如果我开始使用这种想法编码，可以吗？

尝试是最好的选择，因为它们提供快速搜索、插入和删除功能。

小心小收藏的尝试。虽然它们确实提供了良好的渐近行为，但它们在时间和空间上的隐藏常数可能太大

特别是，尝试往往具有较差的缓存性能，这应该是小型集合的主要关注点

假设您的数据相对较小[注意尝试小集合。尽管它们确实提供了良好的渐近行为，但它们在时间和空间上的隐藏常数可能太大
特别是，尝试往往具有较差的缓存性能，这应该是小型集合的主要关注点

假设您的数据相对较小[关于我们在这里谈论的条目数量？移动设备的速度有多快？是否真的值得实施复杂的数据结构？正常的通讯簿大小。我想没有人会拥有超过5000个联系人（最多）我们在这里谈论的是多少条目？移动设备的速度有多快？它真的值得实现一个复杂的数据结构吗？正常的通讯簿大小。我想没有人会拥有超过5000个联系人（最多）向量上的二进制搜索对于缓存命中率是否一定比trie更糟糕？@OliCharlesworth：我相信是的，假设集合很小，它[
vecotr
]可能实际上适合缓存。尝试[甚至是基数尝试]往往会有很多开销，因此更可能“溢出”缓存。对于小集合，这种差异可能比渐近行为更为显著。这正是我所担心的，Trie上的额外开销。现在您已经指出缓存可能会有巨大的差异（不知道为什么我没有想到这一点）我对这个问题的看法完全不同。@QtLearner:您的想法非常正确，这是我给您的建议，适用于大型集合。但是，对于小型集合，渐近行为通常不是问题所在，常量因素[而且缓存性能也很差]最有可能产生更大的影响。在向量上进行二进制搜索是否必然比在trie上导航更不利于缓存命中？@OliCharlesworth:我相信是的，假设集合很小，它[
vecotr
]实际上可能适合缓存。trys[甚至是radix trys]倾向于有很多开销，因此更可能“溢出”缓存。对于小集合，这种差异可能比渐进行为更显著。这正是我所担心的，Trie上的额外开销。现在您已经指出缓存可能有巨大的差异（不知道为什么我没有想到这一点）我对这个问题的看法完全不同。@QtLearner:你的想法非常正确，这是我给你的建议，对于大型集合。但是，对于小型集合，渐近行为通常不是问题，而是常数因素[而且糟糕的缓存性能也是如此]最有可能产生更大的影响。