在数据结构中存储单词串

，可以使用字典树（Trie）数据结构。

字典树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串集合。它的每个节点表示一个字符，从根节点到叶子节点的路径构成一个单词。每个节点可以有多个子节点，每个子节点对应一个字符。通过在节点上存储额外的信息，如单词的频次或其他属性，字典树可以用于解决各种字符串相关的问题。

字典树的优势在于：

1. 高效的字符串检索：字典树可以在O(m)的时间复杂度内检索一个长度为m的字符串，相比于线性搜索的O(n)时间复杂度，效率更高。
2. 前缀匹配：字典树可以快速找到具有相同前缀的所有单词，用于实现自动补全、搜索引擎的关键词提示等功能。
3. 空间优化：字典树可以共享相同前缀的节点，节省存储空间。

字典树在以下场景中有广泛应用：

1. 拼写检查：通过构建字典树，可以快速检查一个单词是否存在于字典中，用于拼写检查和纠错。
2. 字符串搜索：字典树可以用于实现高效的字符串搜索，如搜索引擎中的关键词匹配。
3. 自动补全：通过字典树可以实现快速的自动补全功能，根据用户输入的前缀，预测可能的后续字符。
4. IP路由查找：字典树可以用于高效地查找IP地址的路由信息，用于网络路由表的管理。
5. 字符串排序：通过字典树可以实现字符串的排序，用于字典排序、字符串排序等场景。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的选择和使用需根据实际情况和需求来确定。