电话簿的数据结构

Question

一家手机公司将推出一款现有智能手机的新型号，最大内存为2千兆字节。作为程序员，您需要开发应用程序以更好地利用其电话簿资源。

您应该记住，单个联系人可以按字母顺序存储为“名字”，“姓氏”和“电话号码”。随着时间的推移，当电话簿中出现或删除新联系人时，电话簿会更新。

以下是执行所需任务时必须牢记的两个因素。

空间限制，因为您知道可用空间有限。访问特定联系人所需的时间不得超过给定的阈值。

作为程序员，您将使用哪种数据结构来执行上述任务，提供正确的理由来支持您的答案？

Answer 1

我将使用 trie 。

  

在计算机科学中，trie，也称为数字树，有时候是基数树或前缀树（因为它们可以通过前缀搜索），   有序树数据结构，用于存储动态集或   关联数组，其中键通常是字符串。与二进制不同   在搜索树中，树中没有节点存储与之关联的密钥   节点;相反，它在树中的位置定义了它的关键   已关联的。节点的所有后代都具有公共前缀   与该节点关联的字符串，与根关联   空字符串。价值观不一定与每个人相关   节点。相反，值往往只与叶子相关联，并与之相关   一些与感兴趣的键相对应的内部节点。为了   前缀树的空间优化表示，请参见紧凑前缀树。   在所示示例中，键列在下面的节点和值中   他们。每个完整的英文单词都有一个任意整数值   与之相关联。特里可以被视为树形的确定性   有限自动机。每个有限语言都由trie生成   自动机，每个特里可以压缩成确定性的   非循环有限状态自动机。

来自维基百科页面的特里图片

trie与二叉搜索树相比具有许多优点。还可以使用trie替换哈希表，它具有以下优点：

1. 在最糟糕的情况下，在O（m）时间内查找trie中的数据会更快 （其中m是搜索字符串的长度），与不完美相比 哈希表。不完美的哈希表可能存在关键冲突。该 不完美哈希表中的最坏情况查找速度是O（N）时间，但是 更典型的是O（1），花费O（m）时间来评估 散列。
2. 无需提供哈希函数或更改哈希 功能，因为更多的键被添加到trie。
3. 特里可以按键按字母顺序排列。

根据维基百科页面，Trie是一个非常适合表示Predictive Text或Autocomplete词典的数据结构。 为了存储电话号码，我们只需要在包含电话号码的trie末尾添加一个额外的节点。 此外，我们需要构建另一个用于存储数字的trie。在这种情况下，number代替字母而成为trie中的节点。最后一个节点，即叶节点，包含拥有该号码的人员的姓名。通过使用这两次尝试，我们可以轻松实现电话簿。我们可以搜索该人的数量和/或姓名。

维基百科文章中的一段：

  

trie的常见应用是存储预测文本或   自动填充字典，例如在移动电话上找到的字典。这样   应用程序利用特里快速搜索的能力，   插入和删除条目

Answer 2

我在编程方面不是很有经验，但我认为Hashing with Chaining可能是一种适合电话本的方法。我相信这种结构涵盖了你要求的所有要求。

1. 它只分配存储数据所需的内存加上下一个节点的指针，因为它是通过在链表中使用动态分配的节点来实现的。
2. 搜索，插入和删除都有O（n）最坏的情况。更常见的是0（hash（x））。
3. 如果您按照姓氏的第一个字母对元素进行散列，则可以获得一些排序时间。您将获得26个列表（如果所有名字以字母开头），您需要对其进行排序。链接列表的最坏情况为O（n logn）。

我希望我没有弄清楚我的答案。