哪个是存储字典的最佳数据结构？哈希表还是特里？考虑以后可以将更多单词添加到字典中的可能性。
答案 0 :(得分：4)
std::unordered_map或std::map将是字典的最佳数据结构。 std::unordered_map是哈希表的C ++ 11等价物。虽然std::map是常规关联容器。
答案 1 :(得分：2)
这些数据结构都不比彼此“更好”。这完全取决于您的需求。
如果您主要想回答“我的哈希表中是否存在字符串X？”这个问题，那么字符串的哈希表是好的。它支持（通常）快速查找并且内存占用少;每个字符串只存储一次。但是，它依赖于良好的哈希函数的存在，容易受到病理输入的哈希冲突的影响，并且不允许你进行搜索，例如“什么字符串最接近我的字符串？”
trie是一个很好的数据结构，用于存储字符串，提供良好的最坏情况查找（您只需要查看输入字符串的每个字符一次）。它还具有以下优点：具有相似前缀的字符串可以紧凑地存储。此外，trie允许您搜索具有给定前缀的字符串，或者有效地进行正则表达式搜索，或者有效地查找附近的单词。它的缺点是由于存储指针的数量，trie的内存使用量往往远高于散列表的内存使用量。
您可以考虑除此之外的其他数据结构。 Radix尝试和Patricia树提供了更精简的尝试表示，但是在一些额外的编程复杂性。如果您主要感兴趣的是有效地查找所有字符串“接近”某些初始字符串，则可以使用BK-trees。
简而言之，如果内存非常宝贵，或者您不需要进行“密切字符串”搜索，则哈希表是一个不错的选择。如果你需要寻找附近的字符串或进行其他字符串操作，那么trie可能是更好的选择。
希望这有帮助！