我需要跟踪文本中单词的出现，并且需要按降序排列。我最初使用哈希图数据结构，但是当我进一步研究时，我发现了"Trie"数据结构。
我认为"Trie"数据结构非常适合在灵活性和复杂性方面跟踪事件的发生。但是还有一个要求，我需要按降序对出现进行排序。所以基本上是深入搜索"Trie"。
实施方面，这有点棘手，所以我想知道我是否在正确的轨道上。任何一种意见都会很棒。在这种情况下，最好的数据结构是什么？
注意：排序顺序是按出现次数递减的，因此如果"A"出现 5 次，"B"出现 2 次，排序顺序应为"A"、"B"。此外，两个出现次数相同的单词将按字母顺序排序。
谢谢
如果单词的前缀是可重复的，trie 树将是内存效率最高的解决方案，不幸的是，悲观地仍然是 O（N）。您需要使用其他信息 - 单词计数器来丰富标准的 trie-tree 类。
如果您正在寻找悲观的最佳解决方案，multimap 是更好的解决方案：
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O（1） 插入时间（如果你有很多字母的字母表，则不在 trie 树中）
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O（N） 内存和运行时间
尽管如此，您仍然需要对同一出现次数存储桶中的单词进行排序，如果有许多单词具有相同的出现次数，则排序将成为主导操作，并且三树方法与多映射方法相同。
trie的主要属性是合并传入的数据以节省空间，因此，如果要使用任何数据单元单独的任何属性，则无法从内置属性trie中受益。因此，您可以考虑是否要节省空间，请使用 trie ，但要获得最常用的单词，您需要以某种方式使用其他算法（例如在收集数据后遍历trie并准备另一个表）。
我的想法可能与单词的频率priority queue，因为键可能是一个可能的候选者
您可以使用三元 trie，但插入时间很昂贵，但当您只对前 5 个最常出现的单词感兴趣时，您可以跳过排序算法。