在前端开发中，我们经常需要使用字典或者词库来进行字符串匹配、单词提示等操作。而 @remusao/trie 就是一个非常实用的 trie 树数据结构的库，可用于快速搜索和关键词匹配。本篇将介绍如何使用该 NPM 包。
什么是 trie 树？
trie 树是一种树形数据结构，可用于将字符串集合存储在数据结构中以便进行快速搜索、拼写检查和自动完成等操作。trie 树的结构非常简单，基本构成单元是 trie 节点，它包含一个字符数组和多个子节点。trie 树的根节点不包含字符，根据子节点所代表的字符能够构建完整的字符串。
示例 trie 树:
安装 @remusao/trie
使用以下命令安装：
npm install @remusao/trie
创建 trie 树
下面我们将创建一个包含 apple, banana, 和 orange 的 trie 树。
const Trie = require('@remusao/trie');
const trie = new Trie();
trie.insert('apple');
trie.insert('banana');
trie.insert('orange');查询 trie 树
现在我们有一个 trie 树对象，我们将搜索字符串 app。默认情况下，搜索将返回所有包含此前缀的字符串。
const suggestions = trie.search('app');
console.log(suggestions);
// Output: ['apple']改变前缀长度
想预测更长的字符串，方法是通过限制搜索前缀的长度来缩小返回结果的数量。
const suggestions = trie.search('app', 2);
console.log(suggestions);
// Output: []现在返回值为空，因为不完整单词的长度不足两个字符。
匹配完整单词
默认情况下，搜索将返回所有包含前缀的字符串，但是如果我们使用 searchExact 方法，我们可以返回所有完整匹配的字符串。
const suggestions = trie.searchExact('app');
console.log(suggestions);
// Output: ['apple']删除 trie 节点
删除单词时，可以使用 delete 方法。
trie.delete('ban');完整示例代码
下面是一个完整的示例代码，包含 trie 树的创建、搜索、删除。
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结论
@remusao/trie 是一个非常轻量级的 trie 树的实现，它没有附带复杂的依赖，在前端和 Node.js 环境中都非常适用。这篇文章介绍了该库的一些基本用法，希望对你的工作有所帮助。
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