Python 在字典中有少量模式的情况下，最简单、最快速的字符串匹配算法是什么

我有大量包含小对话的文本文件，这些对话本身包含小字符串当您想在一组单词中查找一个单词时，选择的数据结构是trie。trie是一棵树，每个节点都传递一个字母，并指向词汇表中的所有下一个字母

例如，如果集合为“cat”、“carrot”、“clock”，则trie的根将指向节点“c”。然后‘c’将指向‘a’和‘l’，而‘a’将指向‘t’和‘r’。trie结构可以一直延续到单词的末尾，也可以单独保留单个后缀

现在，如果您搜索单词“card”，您将按照节点“c”>“a”>“r”进行搜索，发现没有“d”，并得出该单词不存在的结论

你可以根据自己的情况调整想法，逐字逐句、逐字逐句地替换。由于单词集大于字母表，因此必须在每个节点中使用hashmaps，将可能的单词与指向以下节点的指针相关联

要解决最初的问题，请依次使用每个单词，并将其与trie的后续单词进行比较和匹配。我猜总的运行时间是文本中的字数乘以匹配的平均长度，乘以执行hashmap查找所需的时间

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为便于开发，首先考虑在标准TIE中实现单词查找。

简单且相当好的结果是主观的。请你试着重新表述你的问题，使它不那么抽象，好吗？对于大量的小文本文件，你最好使用正则表达式。非常容易实现，如果您了解regexp的基础知识，那么就很容易理解，非常好的性能，您可能会花费更多的时间来读取文件而不是搜索它们。您可以通过以下方式进一步加快它们的速度：相对容易理解、有良好的文档记录、易于实现的Python实现存在、快速且可靠。我对这个问题进行了评论，但请参见triegex-在regex中创建一个trie，这样您就可以两全其美：trie搜索是C语言的，而不是Python语言的。在这个特殊的例子中，我建议使用，它本质上是一个修改的trie。