这种数据结构是一种基于首字母的单词索引方法,属于字典(或哈希表)数据结构的一种应用。它将单词的首字母作为键(key),将与该首字母关联的单词集合作为值(value)。
# 初始化字典
word_dict = {}
# 添加单词的函数
def add_word(word):
first_char = word[0].lower() # 获取首字母并转为小写
if first_char not in word_dict:
word_dict[first_char] = []
if word not in word_dict[first_char]: # 避免重复
word_dict[first_char].append(word)
# 示例使用
words = ["apple", "banana", "apricot", "cherry", "blueberry", "avocado"]
for word in words:
add_word(word)
print(word_dict)
// 初始化对象
const wordDict = {};
// 添加单词的函数
function addWord(word) {
const firstChar = word[0].toLowerCase();
if (!wordDict[firstChar]) {
wordDict[firstChar] = [];
}
if (!wordDict[firstChar].includes(word)) { // 避免重复
wordDict[firstChar].push(word);
}
}
// 示例使用
const words = ["apple", "banana", "apricot", "cherry", "blueberry", "avocado"];
words.forEach(word => addWord(word));
console.log(wordDict);
现象:'Apple'和'apple'会被视为不同单词 解决:在存储前统一转换为小写或大写
现象:数字或符号开头的单词如何处理 解决:可以设置特殊键如'#'或'0'来存储这些单词
现象:单词量极大时内存消耗高 解决:可以考虑使用数据库或更高效的数据结构如Trie树
现象:非英语字符的处理 解决:需要根据语言特性调整首字母提取逻辑
这种数据结构简单直观,适合中小规模的单词集合管理和检索,但在处理海量数据或需要复杂查询时可能需要考虑更专业的解决方案。
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