我有一个大约10^5英文单词及其初始频率的列表。我想写一个单词完成建议程序，它将返回一个最大k个单词列表，从给定的前缀开始，按其频率的降序排序。数据结构还应该能够将单词的频率计数更新为1（无论何时使用单词）。
例如 -
鉴于＆＃39; engin＆＃39;作为前缀和k = 3，它应该返回如下列表 -
{{17，＆＃34;引擎＆＃34;}，{10，＆＃34;工程师＆＃34;}，{4，＆＃34;工程＆＃34;}}
k的值应在[1,15]之内。
Trie数据结构应该足够了，但确实如此。任何人都可以提醒我任何数据结构或解决这个问题的方法吗？
注意：Trie数据结构占用太多空间。对于这种数据结构，我似乎无法承担10MB。另外，如果我使用与trie节点相关联的最大堆（至少高达3/4深度），则内存消耗将变为巨大。
现在我试过这个 -
保持4个有序集（指针，指向字符串）。
集i是指向string length >= i已排序 -
i个字母的字典顺序这很好用，考虑到我需要O（4n log2（n））时间和O（n log2（n））空间进行初始化。对于每个查询，我的查找时间复杂度为O（log2（n）），在最坏的情况下加上最多约100个字的遍历。要更新单词的频率，需要O（8 * log2（n））时间。
答案 0 :(得分：1)
这可以通过两种数据结构的组合来完成：trie和segment tree。 （如果字典是静态的，k不是很大）。
在为字典构造trie之后，使用属于该节点的第一个/最后一个字的索引来扩充每个trie节点。例如，节点＆＃39; engin＆＃39;可以为＆＃34;引擎＆＃34;存储索引1001 ＆＃34; engineering＆＃34;。索引1003。
搜索k字词列表时，首先在trie中搜索给定的前缀。然后使用第一个/最后一个单词索引来执行k范围最大查询。每次查询后，将找到的字词的频率计数暂时设置为-1。
使用段树数据结构进行范围最大查询。 （有关详细信息，请参阅tutorial at TopCoder。）
此方法允许及时处理每个查询O（prefix_size + k * log（dict_size））。计数器更新需要O（log（dict_size））时间。初始频率以O（dict_size）时间加载。
其他替代方法是在trie的每个节点中存储k_max {counter，index}对的排序数组。
应在O（k_max * dict_size）时间内以自下而上的顺序（使用DFS）在每个节点处合并更新初始频率。每个计数器更新需要O（k_max * word_length）时间。前缀k查询在O（prefix_size）时间内提供。下行的内存要求要高得多。
答案 1 :(得分：0)
为什么不是特里？您可以为计数器使用额外的数据字段，并为搜索算法添加排序算法。更新计数器和trie也很快。如果你只想要k个最大/最高边缘，那么它会更快，因为你不需要对所有这些进行排序。