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基数树是一种用多叉树表示键值的方法，每个节点代表一个数字，从根到叶的路径表示一个数，节点的权值等于它出现的次数。
基数树（Radix Tree），也被称为压缩前缀树（Compressed Prefix Tree）或帕维尔梅特树（Patricia Trie），是一种用于处理字符串快速匹配与查找的数据结构，它的特点是在存储时对节点进行合并，以达到节省空间的目的。
基数树的特点
- 空间效率：基数树通过合并单一子节点的节点来减少内存使用。
（图片来源网络，侵删）
- 查询效率：对于长公共前缀的字符串集合，基数树可以提供更快的查找速度。
- 灵活性：基数树不仅适用于精确匹配，也可以用于前缀匹配和正则表达式匹配。
基数树的结构
基数树由一系列的节点构成，每个节点通常包含以下信息：
- 字符范围：当前节点表示的字符区间。
- 子节点链接：指向下一个节点的链接，可能根据字符范围的不同而指向多个节点。
（图片来源网络，侵删）
- 结束标记：指示是否有字符串在该节点结束。
基数树的构建过程
构建基数树的过程涉及将字符串逐个插入到树中，具体步骤如下：
1、从根开始，检查当前节点的字符范围是否包含待插入字符串的第一个字符。
2、如果包含，则移动到相应的子节点；如果不包含，创建一个新节点。
3、重复步骤1和2，直到字符串的所有字符都被处理完毕。
（图片来源网络，侵删）
4、在最后一个字符对应的节点上做标记，表明一个完整的字符串已经存储在这条路径上。
基数树的应用
基数树广泛用于需要高效字符串处理的场景，
- 自动完成系统
- 路由算法
- 字典查找
- IP路由（最长前缀匹配）
相关问题与解答
Q1: 基数树与普通前缀树（Trie）有什么区别？
A1: 基数树是前缀树的一种空间优化形式，在普通的前缀树中，每个节点只代表一个字符串的一个字符，而在基数树中，连续的单子节点会被合并成一个节点，从而减少了整体的空间复杂度。
Q2: 为什么基数树在处理长公共前缀的字符串时更高效？
A2: 基数树通过合并具有长公共前缀的字符串共享的部分，避免了重复存储相同的前缀信息，因此在处理这类数据时更加节省空间且提高了查找效率。
