哈希图或搜索树？
Hash-maps or search tree?
问题如下：给定的是城市及其国家、人口和地理坐标的列表。您应该读取此数据，保存它并在以下类型的无限循环中回答它：
请求：前缀（例如，免费）。
答案：所有以此前缀开头的州 ("case-insensitive")
及其相关数据（国家+人口+地理坐标）。
城市应该按人口排序（人口最多的在前）。
- 哪种数据结构最适合所描述的问题？
第一部分：我的思绪徘徊在Trie和Hashmap之间。虽然我更倾向于 Trie，因为我正在处理前缀请求，而 Trie 基本上是根据 Wikipedia :
"a trie, also called digital tree and sometimes radix tree or prefix tree (as they can be searched by prefixes), is a kind of search tree—an ordered tree data structure that is used to store a dynamic set or associative array where the keys are usually strings".
除了在存储和读取数据方面，Trie 比 Hash-maps 更有优势。
第二部分：当我们谈到时间时，按人口返回排序的城市会有点挑战Complexity.If我在思考正确的方向，我应该将键的值保存为列表，它仅对返回列表进行排序会更容易，因此我不必将其保存排序以节省一些时间。
如果我错了，请分享你的想法并纠正我。
选择 vanilla tries 和 vanilla hashmaps 有利有弊。一般来说，对于自动完成系统，trie 的结构非常有用，因为您通常要搜索前缀，而用户希望看到以他们刚刚输入的字符串开头的单词。
然而，有一种方法可以充分利用这两种数据结构，它被称为Hash Trie（实现：http://www.sanfoundry.com/java-program-implement-hash-trie/）。所以你实现它的方法是使用 trie 的结构，但最终节点是它引用的实际字符串。在 python 中，这是在实现 trie 时使用字典而不是列表来完成的。
对于问题的后半部分，列表将是您最好的选择，本质上是一个元组列表（人口、城市）并按人口和 return 城市排序。关于 "easier" 排序，我不确定我是否同意这一点，easy 是一个相关的术语，真的没有办法说它比将它存储在树中然后 [=23] 更容易=]ing 树的预序遍历。本质上，如果您使用基于比较的排序，它不会比 nlog (n).
更好
问题如下：给定的是城市及其国家、人口和地理坐标的列表。您应该读取此数据，保存它并在以下类型的无限循环中回答它：
请求：前缀（例如，免费）。
答案：所有以此前缀开头的州 ("case-insensitive") 及其相关数据（国家+人口+地理坐标）。 城市应该按人口排序（人口最多的在前）。
- 哪种数据结构最适合所描述的问题？
第一部分：我的思绪徘徊在Trie和Hashmap之间。虽然我更倾向于 Trie，因为我正在处理前缀请求，而 Trie 基本上是根据 Wikipedia :
"a trie, also called digital tree and sometimes radix tree or prefix tree (as they can be searched by prefixes), is a kind of search tree—an ordered tree data structure that is used to store a dynamic set or associative array where the keys are usually strings".
除了在存储和读取数据方面，Trie 比 Hash-maps 更有优势。
第二部分：当我们谈到时间时，按人口返回排序的城市会有点挑战Complexity.If我在思考正确的方向，我应该将键的值保存为列表，它仅对返回列表进行排序会更容易，因此我不必将其保存排序以节省一些时间。
如果我错了，请分享你的想法并纠正我。
选择 vanilla tries 和 vanilla hashmaps 有利有弊。一般来说，对于自动完成系统，trie 的结构非常有用，因为您通常要搜索前缀，而用户希望看到以他们刚刚输入的字符串开头的单词。
然而，有一种方法可以充分利用这两种数据结构，它被称为Hash Trie（实现：http://www.sanfoundry.com/java-program-implement-hash-trie/）。所以你实现它的方法是使用 trie 的结构，但最终节点是它引用的实际字符串。在 python 中，这是在实现 trie 时使用字典而不是列表来完成的。
对于问题的后半部分，列表将是您最好的选择，本质上是一个元组列表（人口、城市）并按人口和 return 城市排序。关于 "easier" 排序，我不确定我是否同意这一点，easy 是一个相关的术语，真的没有办法说它比将它存储在树中然后 [=23] 更容易=]ing 树的预序遍历。本质上，如果您使用基于比较的排序，它不会比 nlog (n).
更好