Data structures Patricia Trie用于快速检索IPv4地址和卫星数据 我正在编写一个C++程序，它需要快速查找和存储IP地址（所有IPv4）。每个IP地址都有一个与其关联的数据。如果它已经存在于trie中，我打算将trie中的IP地址数据与新地址数据合并。如果不存在，我打算将其作为新条目添加到trie中。不需要删除IP地址

为了实现这一点，我需要设计一个Patricia Trie。然而，我无法想象超出此范围的设计。我似乎很天真，但我想到的唯一想法是将IP地址更改为二进制形式，然后使用trie。然而，我对如何具体实施这一点一无所知

如果你能帮我做这件事，我将非常感谢你。 请注意，我确实发现了一个类似的问题。这个问题或者更具体地说，答案超出了我的理解范围，因为CPAN网站上的代码对我来说不够清楚

另外请注意，我的数据格式如下

10.10.100.1：“汤姆”、“杰克”、“史密斯”

192.168.12.12：“琼斯”、“利兹”

12.124.2.1：“吉米”、“乔治”

10.10.100.1：“迈克”、“哈利”、“詹妮弗”

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Patricia试图解决为给定IP地址查找最佳覆盖前缀的问题（例如，路由器使用这些前缀快速确定192.168.0.0/16是192.168.14.63的最佳选择）。如果您只是尝试精确匹配IP地址，则哈希表是更好的选择。

我认为您指的是一个。我有一个Java中a的实现，如果您想将其作为起点，它将执行实际的键到值映射。它使用a作为其支持结构

使用以下字符串的示例

10.10.101.2

10.10.100.1

10.10.110.3

Trie示例（未压缩）

Patricia Trie（压缩）

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有多少（如果几百万：使用哈希表）如果有帮助的话，我已经添加了一个例子。我很难理解你对PATRICIA的解释。我读过的参考文献（Knuth、Sedgewick和）似乎都暗示“Patricia创建了一个二叉树，每个字符串存储一个节点”，但在我看来，似乎您的Patricia为每个存储的字符串创建了多个节点…@Seb我假设它们指的是Patricia Trie的压缩版本（如上面第二个示例所示）。话虽如此，帕特里夏·崔（Patricia Trie）的定义似乎有点过载。我写的版本和这里的解释如下：请不要搞错，我读过克努特和塞吉威克关于这个主题的书，我完全理解他们的解释。我还有一本“PATRICIA——检索字母数字编码信息的实用算法”，从历史上讲，这是D.R.Morrison编写的PATRICIA的权威定义，并提交给ACM杂志。您的图表使用五个节点来存储三个字符串；根据莫里森的说法，“推论表明，随着图书馆的发展，每一个新的目的都会带来一个新的分支”。。。重点是我的。如果你想知道一棵帕特里夏树是什么样子的，那是我的。您的图表看起来像其他类型的基数trie。@Seb我认为您在争论实现。它可以使用二进制基数树、DAG或许多其他方法实现。如果你看一下塞德威克在普林斯顿时的幻灯片，他的图表和上面的例子一模一样。第51页他还提到帕特里夏树“也被称为：crit比特树，基数树”

└── 1
    └── 0
        └── .
            └── 1
                └── 0
                    └── .
                        └── 1
                            ├── 0
                            │   ├── 1
                            │   │   └── .
                            │   │       └── (2) 10.10.101.2
                            │   └── 0
                            │       └── .
                            │           └── (1) 10.10.100.1
                            └── 1
                                └── 0
                                    └── .
                                        └── (3) 10.10.110.3

└── [black] 10.10.1
    ├── [black] 0
    │   ├── [white] (0.1) 00.1
    │   └── [white] (1.2) 01.2
    └── [white] (10.3) 10.10.110.3