我正在努力找出在我的代码中使用的最佳数据结构，我考虑过字典、字典列表、类等，但不确定什么最有效、最快使用。
我编写的程序打开多个文本文件，并根据特定标准选择单词，然后我需要跟踪所选的唯一单词、它们出现的句子、它们出现在的文件，以及在整个过程中它们总共出现的次数。
当我迭代选择的单词时，我需要检查每个选择的单词是否已经添加到数据结构中(它将包含数千个单词(。
如果它已经被添加，那么将它来自的文件以及单词所在的句子添加到列表中，并递增计数。
如果还没有，那么将单词添加到数据结构、文件和句子中，并将计数初始化为1。
我并没有真正受到内存的限制，但速度是一个重要因素，所以我认为像C风格的trie这样的东西可以工作，但不确定在python中实现它的最佳方式是什么。
你会怎么做？
我认为最好使用列表，这样你就可以根据你的条件添加单词的数量。你可以将每个选定的单词分配给数组的每个元素。希望这对你有帮助：(
字典是一种合适的数据结构，使用单词作为键，使用单词计数作为值。在引擎盖下，这是一个散列映射，通过获取密钥的散列来提供快速查找时间。要增加现有单词的值或添加新单词，如果单词尚未出现，则可以使用默认值为0的get方法。
word_count = {}
for w in ["red", "blue", "red", "green"]:
word_count[w] = word_count.get(w, 0) + 1
print(word_count)
>>> {"red": 2, "blue": 1, "green": 1}
我认为这是最简单的方法，应该足够快，但如果你对其他方法感兴趣，这个问题将讨论trie实现的基础。
正如评论中提到的，目前还不清楚哪种方法会更快，唯一的方法是进行基准测试。尝试多次为大量数据值运行这两个实现，看看哪一个运行得更快！