我一直在尝试一个在O（w）时间内运行的算法，其中w是我试图在按字母顺序排列的单词列表中找到的单词的长度。空间不是问题。我找到了一些关于使用Trie在O（w）时间内找到单词的信息，但我不确定这个时间是否包含构建Trie本身所需的时间量？假设我有一个按字母排序的单词数组S，我希望找到一个单词w，S有n个单词，w的长度为m。以下是我到目前为止的情况：
1. build Trie, T, from S // O(?) time
2. search for w in T // O(m) time
我想找到一种方法让步骤2保持恒定时间，这样我的总时间复杂度将为O（m）。有没有办法做到这一点？如果是这样，我只需要一些指导如何进行设置。如果没有，我还在伪造另一种数据结构吗？空间消耗不是问题。我可以根据需要使用尽可能多的空间来使算法在O（w）中运行，我似乎无法做到这一点，除非我能在恒定时间内设置Trie。
我发现this帖子说明创建Trie的时间是O（n * l），其中l是S中单词的平均长度。这可能告诉我需要使用不同的数据结构我的解决方案，但我无法确定哪种其他数据结构类型适合我的问题。
答案 0 :(得分：2)
通常，只需创建一个Trie或其他一些数据结构（如哈希mpap），然后在每次需要查找单词时重新使用它。如果您被允许这样做，那么您可以或多或少地忽略创建Trie的成本并专注于在该Trie中查找单词的时间，正如您所注意到的那样，O（m）。
请注意，如果您只是＆＃34;给予＆＃34;一个按字母顺序排列的单词的某个人，某个地方支付了一个O（n * m）的价格，从磁盘，数据库或其他东西中读取所有这些单词并将它们放入列表中。如果他们必须对阵列进行排序，他们需要支付额外费用。请注意，您可以在相同的O（n * m）时间内读取磁盘上的所有单词（或从数据库中或者它们来自的任何地方）并进入Trie，因此，在某种意义上，构建Trie是＆＃ 34;自由＆＃34;只要这个特别的挑战允许你构建树而不是被迫使用已排序的数组。
如果挑战在于你给出了一个排序的单词和一个单词来查找作为输入，并且任何时候你花费在修改该数组＆＃34;计数＆＃34;，那么我认为你＆＃39 ;运气不好。您可以在O（log（n）* w）中找到排序数组中的单词，但是您不能做得更好。