一、 序言

上一篇文章中，给出了 trie 树的一个实现。可以看到，trie 树有一个巨大的弊病，内存占用过大。

本文给出另一种数据结构来解决上述问题---- Ternary Search Tree （三叉树）

二、数据结构定义

Trie 树中每个节点包含了 26 个指针，但有很大一部分的指针是 NULL 指针，因此浪费了大量的资源。

一种改进措施就是，以一棵树来代替上述的指针数组。

节点定义如下：

一个节点代表了一个字母，左孩子的字母小于当前节点，右孩子的字母大于当前节点。

同时每个节点包含一个标记：指出当前节点是否是单词的结尾。

如下图：

这个图很容易理解错。我详细讲解以下。

首先，根节点是 A， 以 A 为开头的单词都在 中子树中;

左子树表示那些首字母 < A 的单词集合；

中子树表示那些首字母 = A 的单词集合；

右子树表示那些首字母 > A 的单词集合；

黄色表示单词的结尾；

下图中包含以下单词： AB ABCD ABBA BCD

三、与 Trie 树的比较

当建立一个 7000+ 的词典时，

1. Trie 树共消耗了大约 22383 * 27 * 4 BYTE = 2.4 M

2. Ternary Tree 共消耗了 22468 * 14 BYTE = 0.31M

可以看出，在内存占用方面 Ternary Tree 较 Trie 树有着巨大的优势。

四、代码