Tree 树和树的区别？_Tree_Trie

Tree 树和树的区别？

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我隐约记得，尝试不会存储每个节点的全部数据，只存储父节点的后缀

树确实存储了整个数据，但只根据前缀进行组织

因此，尝试变得更小，例如，这允许非常好地压缩字典

这真的是唯一的区别吗

从实际应用中，我记得在范围查询中尝试更快。甚至还有特殊的solr/lucene trie字段来加速范围查询。但这是怎么回事

try和trees的实际区别是什么？优缺点是什么？

tree是递归节点的一般结构。有许多种类的树。流行的是和。A是一种树，有许多名称，包括前缀树、数字搜索树和检索树（因此命名为“trie”）

每种树都有不同的用途、结构和行为。例如，二叉树存储可比较项的集合（例如数字）。因此，它可以用来存储一组数字，或者索引可以用数字表示的其他数据（例如可以散列的对象）。它的结构已排序，因此可以快速搜索以找到单个项目。其他树结构，如平衡树，原则上是相似的

表示其结构中的序列。它非常不同，因为它存储的是一系列值，而不是单个值。每一级递归都会说“输入列表中项目I的值是多少”。这与将单个搜索值与每个节点进行比较的二叉树不同。

通常使用二叉树或bst来存储数值。bst中插入、删除和搜索的时间复杂度为O（log（n））。二叉树中的每个节点最多有2个子节点
Trie：Trie的每个节点都由多个分支组成。每个分支表示键的一个可能字符。我们需要将每个键的最后一个节点标记为叶节点。trie节点字段值将用于将节点区分为叶节点（值字段还有其他用途）
要了解有关尝试的信息，请参阅本topcoder教程。
刚刚从中获得了一些见解，尽管linux内核中使用的基数树与wikipedia上的略有不同
树只存储键，不存储与钥匙

崔不是有点跛脚吗？除了存储空间之外，二叉树不是在所有方面都优于trie吗？每个数据结构都有一个位置。查找具有相同前缀的所有字符串怎么样？O（n）访问？tree不会也这样做吗？让我们有10亿个条目，查找前缀20。Trie分20步完成。Tree按lg 1B/lg 2=30步完成。现在使用相同的1B条目，我们发现前缀为40。Tree仍然需要30个步骤，但trie需要40个步骤。前缀为100的trie现在需要100步，而tree仍然需要30步。等等，对我来说，如果有更好的方法的话。由于trie中的查找是字符串长度的
O（m）
，而树中的查找是
O（m*logn）
，其中n是节点数，因为比较两个字符串需要最坏情况下的
O（m）
时间，您需要进行最坏情况下的
O（logn）
比较。然而，尝试进行
O（1）
字符比较。@Pacerier Trie对于基本上所有的操作都有更好的渐近性，因为Trie中的比较是
O（1）
，因为您比较的是值的常量子部分，而它们是树中的
O（m）
。