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Data structures Trie数据结构的最佳/最差/平均情况下的Big-O运行时是什么？

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用于插入和搜索的trie数据结构的最佳/最差/平均情况复杂度（用大O表示法）是多少

我认为所有情况下都是
O（K）
，其中
K
是插入或搜索的任意字符串的长度。有人能证实这一点吗？

WikMedia上有一些关于这一点的好信息

根据和，插入和搜索trie的最坏情况复杂度是
O（M）
，其中
M
是键的长度。我找不到任何描述插入和搜索的最佳或平均案例复杂性的来源。但是，我们可以有把握地说，最佳和平均大小写复杂度是
O（M）
，其中
M
是键的长度，因为Big-O只描述复杂度的上限。

k：搜索或插入的字符串的长度

For Search

Worst: O(26*k) = O(k)
Average: O(k)          # In this case, k is an average length of the string
Best: O(1)             # Your string is just 'a'.
Trie的复杂性不随搜索字符串的数量而变化，只随搜索字符串的长度而变化。这就是为什么在需要搜索的字符串数量很大时使用Trie，就像在英语词典中搜索整个词汇表一样

For Insertion

Worst: O(26*k) = O(k)
Average: O(k) 
Best: O(1)
所以，是的，你是对的。您可能已经看到了O（MN），这可能会让您感到困惑，但它只是简单地讨论了何时需要执行N次以上的O（k）操作

“Best”仍然是
O（k）
，因为如果是
'a'
（又称为长度为1的字符串），
k
的值是1