Python 字典树的概念与基本术语解析

Python 字典树是一种树形数据结构，它是一种哈希树的变种，也被称为 Trie 树、字典树、前缀树等。它的主要应用是用于统计和排序大量的字符串，常常被搜索引擎用于文本词频统计。

以下是一些基本术语的解析：

1. 根节点：表示空字符串（或者特殊的字符）。

2. 内部节点：表示一个字符，其中一些节点可能是单词的结尾节点。

3. 边：连接节点，表示节点间的关系，也表示字符。

4. 叶节点：表示到该节点印刷的字符串是一个完整单词。

字典树的核心思想是利用字符串的公共前缀来减少存储空间，并提高查询效率。在字典树中，一个节点的所有后代都有一个共同的前缀（该节点的边上的字符）。与哈希表相比，它在大量字符串查询中能够更好的利用内存，同时查询速度也更快。

下面是一个简单的 Python 字典树的实现：

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = {}
        self.end_word = "#"

    def insert(self, word: str) -> None:
        node = self.root
        for char in word:
            node = node.setdefault(char, {})
        node[self.end_word] = self.end_word

    def search(self, word: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node:
                return False
            node = node[char]
        return self.end_word in node

    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node:
                return False
            node = node[char]
        return True

在上述代码中，self.root表示字典树的根节点，self.end_word表示一个字符串的结尾，在这里我们将它定义为#。在 insert 方法中，我们遍历字符串并在字典树中建立节点，最后在末尾标记该字符串的结束节点。在 search 方法中，我们遍历字符串并遵循树的边，如果在任何时候出现未知字符，则该字符串未在字典树中，返回 False。最后，如果遍历完整个字符串后到达一个标记为结束节点的节点，则该字符串是在字典树中，返回 True。在 startsWith 方法中，我们只需遍历字符串并在字典树中寻找对应的节点。如果我们到达String的末尾并且节点存在，则返回真，否则返回假。

我们来看一下代码如何使用：

trie = Trie()
trie.insert("pidancode.com")
print(trie.search("pidancode.com")) # True
print(trie.search("pidan"))         # False
print(trie.startsWith("pi"))        # True

我们向字典树中添加了一个字符串 "pidancode.com"，然后搜索它并检查结果是否为 True。我们还搜索了一个不存在于字典树中的字符串 "pidan"，以检查结果是否为 False。最后，我们使用 startsWith 方法来搜索以 "pi" 开头的字符串，并检查结果是否为 True。

总结一下，Python 字典树是一种利用字符串公共前缀来减少存储空间并提高查询效率的树形数据结构。它在大量字符串查询中能够更好地利用内存，同时查询速度也更快。通过我们的实现和示例，我们可以了解 Python 字典树的概念、基本术语以及如何使用它来插入、搜索单词。