本文将介绍字符串的查找算法：R-way tries和ternary search tries（TST）。
1. 前文回顾
在字符串算法—字符串排序（上篇）和字符串算法—字符串排序（下篇）中，我们介绍了字符串的排序方法。
但如果我们只想进行字符串的查找工作而不想排序呢？
提到查找，我们自然而然地就想起了高效的两种查找算法：搜索算法—红黑树和搜索算法—哈希表。
它们的效率如下图：
注释：图中N为元素的总个数。
先看红黑树，我们可以把每个字符串当成一个节点，然后进行搜索。但是，搜索过程中需要进行数次比较（log2N），每次比较都需两个字符串将所有字符逐一对比，这里相对来说，比较慢。
在看哈希表，因为只需进行很少次数的比较，所以红黑树的比较问题在哈希表中并不严重。但是，想用哈希表算法，我们是需要计算哈希值的，并且消耗一定量的空间。
有没有比红黑树和哈希表更快、更省空间的算法呢？
有！请看下文介绍。
2. R-way tries
这个算法名字在网络上并没找到正统的翻译，我就不翻译过来了。
先从例子中直观地感受一下这棵树：
这里有一堆字符串，每个字符串对应一个数字，数字大小不必在意，反正不重复就行。接下来，把这堆字符串建成树：
这个是R-way tries。应注意到:
1. 根节点为空；
2. 每个节点只有一个字符；
3. 有些节点会有一些数字，而有一些没有。
为了容易理解，我们先介绍如何查找某个字符串，再介绍如何建这棵树。
寻找字符串“she”
首先，she的第一个字符为s，从根节点出发，去找s:
找到s了，然后，she的第二个字符为h，从s出发，去找h:
找到h了，然后，she的第三个字符为e，从h出发，去找e:
找到e了，然后，she没有第四个字符。看我们找到的e，它有个数字0，因此she在这堆字符串里，且对应的数字为0。
寻找字符串“shell”
首先，shell的第一个字符为s，从根节点出发，去找s:
找到s了，然后，shell的第二个字符为h，从s出发，去找h:
找到h了，然后，shell的第三个字符为e，从h出发，去找e:
找到e了，然后，shell的第四个字符为l，从e出发，去找l:
找到l了，然后，shell的第五个字符为l，从l出发，去找l:
找到l了，然后，shell没有第六个字符。看我们找到的l，它没有数字，说明shell不在这堆字符串里。
查找字符串"are"
首先，are的第一个字符为a，从根节点出发，去找a:
找不到！说明are不在这堆字符串里。
通过上述3个字符串的寻找，相信大家已经会看这棵树了，接下来介绍建树的方法：
首先建个空节点作为根，然后逐一输入字符串：（输入顺序随意）
输入字符串“she”，对应数字为0:
首先，she的第一个字符为s，从根节点出发，去找s；
结果s不存在，在根节点下面建一个空节点，并把s放进去：
she的第二个字符为h，从s出发，去找h；
结果h不存在，在s下面建一个空节点，并把h放进去：
she的第三个字符为e，从h出发，去找e；
结果e不存在，在h下面建一个空节点，并把e放进去：
she没第四个字符，把对应的数字填入e里：
输入字符串“shells”，对应数字为3:
首先，shells的第一个字符为s，从根节点出发，去找s；
shells的第二个字符为h，从s出发，去找h；
shells的第三个字符为e，从h出发，去找e；
shells的第四个字符为l，从e出发，去找l；
结果l不存在，在e下面建一个空节点，并把l放进去：
shells的第四个字符为l，从e出发，去找l；
结果l不存在，在e下面建一个空节点，并把l放进去：
shells的第五个字符为l，从l出发，去找l；
结果l不存在，在l下面建一个空节点，并把l放进去：
shells的第六个字符为s，从l出发，去找s；
结果s不存在，在l下面建一个空节点，并把s放进去：
shells没第七个字符，把对应的数字填入s里：
输入字符串“sea”，对应数字为6:
首先，sea的第一个字符为s，从根节点出发，去找s；
sea的第二个字符为e，从s出发，去找e；
结果e不存在，在s下面建一个空节点，并把e放进去：
sea的第三个字符为a，从e出发，去找a；
结果a不存在，在e下面建一个空节点，并把a放进去；
并且sea没第四个字符，把对应的数字放进a里：
注意，在R-way tries里，新建的节点在已有的节点左边还是右边都无所谓。
如此类推，把所有字符串全部输入进去后，树建成：
到现在为止，我们知道了如何去建树和用树去找字符串，还缺什么操作？删除！
删除也很简单，例如
删除shells:
首先，按照查找方法，从根节点开始，逐个字符地找到shells的最后一个字符：
然后把这个s的数字删掉：
然后检查s是否有非空子节点，结果没有，把s删掉：
然后检查s的上一个节点l是否有非空子节点或者数字，结果都没有，把l删掉：
然后检查l的上一个节点l是否有非空子节点或者数字，结果都没有，把l删掉：
然后检查l的上一个节点e是否有非空子节点或者数字，结果有数字，删除操作结束。
原则上，R-way tries里不允许出现即没非空子节点又没数字的节点。
从原理上来看，一切都是多么的美好！但用代码实现时，就会遇到一个严重的问题。
每个节点都有一个节点数组，用来存储此节点的子节点。那么，这个数组建立的时候，应该建多大？
每个节点会有多少个子节点？这要看输入的字符串里的字符总共有多少种字符。
如果我们能保证输入的字符串全都是字母，那么每个节点最多有26个子节点(因为只有26个字母)，即每个节点的数组应该能容纳26个元素。
根据具体情况来选择R值吧，每个节点最多有R个子节点，即每个节点的数组应该能容纳R个元素。
此时，再看回我们的这个例子：
假设我们输入的字符串的字符串全都是字母，那么每个节点都有26个子节点，但实际用到的只有几个，其余全都是空节点，这是对内存的极大浪费！
放心，下面会介绍优化方法。
先看回R-way tries的实现代码：
再看R-way tries的效率：
注释：
1. N为所有字符串的总个数。
2. L为字符串的长度
3. R为我们选择的R值（上文提及的R）
4. moby.txt和actors.txt是测试文件。
从图中可看出，R-way tries比红黑树快，比哈希表慢，且如果字符串过多，则内存有可能原地爆炸。
3. ternary search tries
这个名字直译过来就是三叉搜索树，但是网络上没看到正统的翻译，所以这里也保留了英文原名。
ternary search tries简称TST。它是R-way tries的进化版。
每个节点都有三个子节点，左边的子节点比此节点小，中间的子节点等于此节点，右边的子节点比此节点大。
从一个例子直观的感受一下：(有些空节点标出来是为了避免歧义)
与R-way tries有点像，但根节点不再为空，且找字符串的方法要些许不同。TST的节点最多有3个节点。
先来看查找字符串：
寻找字符串“by”
by的第一个字符为b，与根节点对比，b<s,故去s的左节点比较，然后发现s的左节点为b，相等：
by的第二字符为y，从目前所处的b节点出发，与此节点的中间节点相比较，相等：
by没第三个字符，我们找到的节点y有数字4，故查找成功，by对应的数字为4。
寻找字符串“shor”
shor的第一个字符为s，与根节点对比，s=s,：
shor的第二个字符为h，从目前所处的s节点出发，与此节点的中间节点相比较，相等：
shor的第三个字符为e，从目前所处的h节点出发，与此节点的中间节点相比较，o>e，故去此节点的右节点中进行比较，相等：
shor的第四个字符为r，从目前所处的o节点出发，与此节点的中间节点相比较，相等：
shor没第五个字符，我们找到的节点r没有数字，故查找失败，shor不在这堆字符串里。
总结一下：
1. 假设要查找的字符串为X；整数变量int d=1; 节点Node=根节点；
2. 把X的第d个字符与Node节点进行比较，如果这个字符大，则去根Node的右节点A,且Node=A; 如果这个字符小，则去Node的左节点B,且Node=B;如果相等,去第4步；
3. 重复第2步，直到找到与X的第d个字符相等的节点为止，如果找不到，则说明要查找的字符串X不存在。
4. d+=1; Node=Node的中间节点C；如果C不存在，且d<=X的长度，则说明要查找的字符串X不存在。重复第二步，直到d>X的长度为止，此时，去第5步；
5. 检查X的最后一个字符所在的节点（即现在的Node）是否有数字，如果有，则说明找到这个字符串了；如果没有，则找不到。
看懂了查找字符串，添加字符串也差不多了：
添加字符串“share”,对应数字为16：
share的第一个字符为s,与根节点进行比较，相等：
share的第二个字符为h,与s节点的中间节点进行比较，相等：
share的第三个字符为a,与h节点的中间节点进行比较，a小；
去与h的左节点e进行比较，a小；
e节点左节点为空节点，把a填进去：
share的第四个字符为r,与a节点的中间节点进行比较，发现中间节点为空节点，把r填进去：
share的第五个字符为e,与r节点的中间节点进行比较，发现中间节点为空节点，把e填进去,且由于share没第六个字符，把数字也进去：
添加完毕。
删除操作与R-way tries的一模一样，这里不做累述。
实现代码：
TST的效率：
注释：
1. N为所有字符串的总个数。
2. L为字符串的长度
3. R为我们选择的R值（上文提及的R）
4. moby.txt和actors.txt是测试文件。
TST速度上比哈希表还要快，占用的空间相对来说也不多！
4. 算法应用
字符串排序：
在TST的基础上是可以进行字符串排序的，只需从最左边一直读到最右边即可。
代码实现：
搜索引擎：
像google这类的引擎，我们可以用TST来实现。
例如在我们上述的例子中：
当我们输入了"she"，我们先搜索she：
经过3次键索后，找到了she，然后我们发现e下面有非空节点，继续往下走，就可以得到共用“she”的字符串：she,shells,sheore。
实现代码：
TST的应用还有很多，这里不一一列举。