взгляните на это:

https://github.com/kmike/marisa-trie

статическая память-эффективные структуры Trie для Python (2.x и 3.икс.)

строковые данные в MARISA-trie могут занимать до 50x-100x меньше памяти, чем в стандартном Python dict; скорость сырого поиска сопоставима; trie также предоставляет быстрые передовые методы, такие как prefix search.

на основе marisa-trie C++ библиотека.

вот сообщение в блоге от компании, использующей marisa trie successfully:
http://blog.repustate.com/sharing-large-data-structure-across-processes-python/

в Repustate большая часть наших моделей данных, которые мы используем в нашем анализе текста, может быть представлена как простые пары ключ-значение или словари на языке Python. В нашем конкретном случае наши словари массивны, по несколько сотен МБ каждый, и к ним нужно постоянно обращаться. Фактически для данного HTTP-запроса могут быть доступны 4 или 5 моделей, каждая из которых выполняет 20-30 поисков. Так проблема в том, как мы храним вещи быстро для клиента, а также как можно легче для сервера.

...

Я нашел этот пакет, marisa пытается, который является оболочкой Python вокруг реализации C++ marisa trie. "Marisa" - это аббревиатура для алгоритма сопоставления с рекурсивно реализованным хранилищем. Что хорошего Мариса пытается хранения механизм действительно сжимает, сколько памяти вам нужно. Автор плагина Python утверждал, что 50-100X уменьшение размера-наш опыт аналогичен.

что замечательно в пакете marisa trie, так это то, что базовая структура trie может быть записана на диск, а затем прочитана с помощью объекта, сопоставленного с памятью. С памяти Мариса трие всем нашим требованиям отвечает. Использование памяти нашего сервера резко снизилось, примерно на 40%, и наша производительность не изменилась с тех пор, как мы реализация словарь в Python.

есть также несколько реализаций pure-python, хотя, если вы не находитесь на ограниченной платформе, вы хотели бы использовать реализацию с поддержкой C++ выше для лучшей производительности:

• https://github.com/bdimmick/python-trie
• https://pypi.python.org/pypi/PyTrie

вот список пакетов python, которые реализуют Trie:

• Мариса-трие - реализация на основе C++.
• python-trie - простая реализация Pure python.
• PyTrie - более продвинутая реализация pure python.

нет никакого "должен"; это зависит от вас. Различные реализации будут иметь разные характеристики производительности, потребуется разное количество времени, чтобы реализовать, понять и получить право. На мой взгляд, это характерно для разработки программного обеспечения в целом.

Я бы, вероятно, сначала попытался создать глобальный список всех узлов trie до сих пор и представить дочерние указатели в каждом узле как список индексов в глобальный список. Имея словарь просто представлять ребенка связывание кажется мне слишком тяжелым.

изменена с senderle's метод (выше). Я нашел, что Python defaultdict идеально подходит для создания дерева trie или префикса.

from collections import defaultdict

class Trie:
    """
    Implement a trie with insert, search, and startsWith methods.
    """
    def __init__(self):
        self.root = defaultdict()

    # @param {string} word
    # @return {void}
    # Inserts a word into the trie.
    def insert(self, word):
        current = self.root
        for letter in word:
            current = current.setdefault(letter, {})
        current.setdefault("_end")

    # @param {string} word
    # @return {boolean}
    # Returns if the word is in the trie.
    def search(self, word):
        current = self.root
        for letter in word:
            if letter not in current:
                return False
            current = current[letter]
        if "_end" in current:
            return True
        return False

    # @param {string} prefix
    # @return {boolean}
    # Returns if there is any word in the trie
    # that starts with the given prefix.
    def startsWith(self, prefix):
        current = self.root
        for letter in prefix:
            if letter not in current:
                return False
            current = current[letter]
        return True

# Now test the class

test = Trie()
test.insert('helloworld')
test.insert('ilikeapple')
test.insert('helloz')

print test.search('hello')
print test.startsWith('hello')
print test.search('ilikeapple')

Если вы хотите, чтобы TRIE был реализован как класс Python, вот что я написал после прочтения о них:

class Trie:

    def __init__(self):
        self.__final = False
        self.__nodes = {}

    def __repr__(self):
        return 'Trie<len={}, final={}>'.format(len(self), self.__final)

    def __getstate__(self):
        return self.__final, self.__nodes

    def __setstate__(self, state):
        self.__final, self.__nodes = state

    def __len__(self):
        return len(self.__nodes)

    def __bool__(self):
        return self.__final

    def __contains__(self, array):
        try:
            return self[array]
        except KeyError:
            return False

    def __iter__(self):
        yield self
        for node in self.__nodes.values():
            yield from node

    def __getitem__(self, array):
        return self.__get(array, False)

    def create(self, array):
        self.__get(array, True).__final = True

    def read(self):
        yield from self.__read([])

    def update(self, array):
        self[array].__final = True

    def delete(self, array):
        self[array].__final = False

    def prune(self):
        for key, value in tuple(self.__nodes.items()):
            if not value.prune():
                del self.__nodes[key]
        if not len(self):
            self.delete([])
        return self

    def __get(self, array, create):
        if array:
            head, *tail = array
            if create and head not in self.__nodes:
                self.__nodes[head] = Trie()
            return self.__nodes[head].__get(tail, create)
        return self

    def __read(self, name):
        if self.__final:
            yield name
        for key, value in self.__nodes.items():
            yield from value.__read(name + [key])

эта версия использует рекурсию

import pprint
from collections import deque

pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)

inp = raw_input("Enter a sentence to show as trie\n")
words = inp.split(" ")
trie = {}


def trie_recursion(trie_ds, word):
    try:
        letter = word.popleft()
        out = trie_recursion(trie_ds.get(letter, {}), word)
    except IndexError:
        # End of the word
        return {}

    # Dont update if letter already present
    if not trie_ds.has_key(letter):
        trie_ds[letter] = out

    return trie_ds

for word in words:
    # Go through each word
    trie = trie_recursion(trie, deque(word))

pprint.pprint(trie)

выход:

Coool <algos>  python trie.py
Enter a sentence to show as trie
foo bar baz fun
{
  'b': {
    'a': {
      'r': {},
      'z': {}
    }
  },
  'f': {
    'o': {
      'o': {}
    },
    'u': {
      'n': {}
    }
  }
}

from collections import defaultdict

Определить Trie:

_trie = lambda: defaultdict(_trie)

Создать Trie:

trie = _trie()
for s in ["cat", "bat", "rat", "cam"]:
    curr = trie
    for c in s:
        curr = curr[c]
    curr.setdefault("_end")

Поиск:

def word_exist(trie, word):
    curr = trie
    for w in word:
        if w not in curr:
            return False
        curr = curr[w]
    return '_end' in curr