数据结构与算法系列包括前缀树（字典树）和后缀树用于海量数据查找去重问题

前缀树

在LeetCode习题集中涉及了Trie前缀树（亦称字典树）的相关知识与应用

前缀树

Trie 树（也称字典树、单词查找树或键树）作为一种高效的非线性数据结构具有独特的组织方式它通过存储字符路径来实现快速信息检索其核心优势在于能够显著减少大规模字符串的数据处理时间与空间复杂度

Trie的核心原理是以空间换取时间 。通过字符串的共同前缀来减少查询时间和开销从而实现提高效率的目的。

Trie树也有它的缺点，Trie树的内存消耗非常大。

性质：不同字符串的相同前缀只保存一份。

操作：查找，插入，删除。

前缀树的3个基本性质：

1. 根部位置不含任何符号；其余每个位置仅含单一符号。
2. 从根源到任一指定点的道路经过的所有标记符连结而成。
3. 各个分支末端具备独特的标记符。
4. 每一条路径与特定字母相关联；内部各结点均设有独立的前缀标识；而叶子端则代表着最长的那个前缀词。

字典序排序算法：

它遵循字典顺序对随机序列生成所有可能的全排列的一种排序方法，在遇到这类问题时常用作解决方案，在给定当前的一种特定排列时会计算其后续下一个按字典顺序更大的全排列（该后续值必须严格大于当前值，并且在两者之间不存在其他符合条件的值）

例如给定的一个排列是 afhdceb ，其下一个排列即为 afhdebc ；又例如给定的一个排列是 $