Python中的Trie树与后缀树：在自然语言处理中的应用与内存优化 大家好，今天我们要深入探讨两种在自然语言处理（NLP）中极其重要的数据结构：Trie树和后缀树。它们在字符串处理、搜索和模式匹配等任务中发挥着关键作用，但同时也面临着内存效率的挑战。我们将从理论基础入手，结合Python代码示例，探讨它们在NLP中的应用，并重点关注内存优化策略。 一、Trie树（前缀树）：原理与实现 Trie树，又称前缀树或字典树，是一种用于存储字符串集合的树形数据结构。它的核心思想是利用字符串的公共前缀来减少存储空间和提高检索效率。每个节点代表一个字符，从根节点到任意节点的路径都代表一个字符串。 1.1 结构特点： 根节点不包含任何字符，仅代表起始位置。 每个节点包含一个字符和一个指向子节点的指针（通常使用字典实现）。 从根节点到某个节点的路径上的字符连接起来，即为该节点对应的字符串。 叶子节点通常会标记一个完整的字符串（例如，用一个布尔值或字符串索引来表示）。 1.2 Python实现： class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} …