有一群人 [比如说 1874 人]，他们都代表世界上不同的公司 [比如说 236 人]。我的任务是最好地确定每个人工作的公司。诀窍是我不能简单地问一个人“你在哪里工作”并得到答案，但我所拥有的是一份包含许多问题的问卷 [比如说 290 个问题] 以及我应该期望员工的确切回答每个公司的。有些公司可能有相同的答案，所以最后，即使我不能确切地确定一个人在哪家公司工作，我应该能够缩小范围并说他/她必须为其中一家公司工作。
使用多值映射和其他一些数据结构，我已经确定了我可以用 1 个问题 [query] 识别的所有公司。使用这些查询来表示树数据结构的根，我需要使用其他查询/问题作为分支来构建树的其余部分以识别其余部分。
有什么建议/帮助/建议吗？
根据您在评论中的回答，我觉得您不妨让树的每个级别代表一个问题，而该级别节点的分支/子节点代表答案。正如 btilly 所提到的，这在技术上是一个尝试。
一个更有效（尽管不一定是空间方面）的解决方案可能涉及使用哈希表和一个哈希函数，该哈希函数作用于答案选择以创建其哈希，但我认为考虑到您的要求和不要使用 trie 是最好的方法没关系。
哦，对了：根据答案选择的布局方式，您可能会在几个级别没有任何子分支/树的特定分支上获得一系列答案；在这种情况下，您可能会将那些单一的分支部分折叠成单独的节点。http://en.wikipedia.org/wiki/Trie#Compressing_tries也可能提供一些提示。
根据您对我最初回答的回复，这是我的想法：
为问题及其答案选择保留一组节点，每个答案选择都与一个哈希表（或您希望使用的任何数据结构）相关联；由于经常使用 Python 并且习惯于Python 的set数据结构，它被实现为一种哈希表）包含指向每个公司的指针，或者如果给定问题的给定答案将指示公司开始，则指向单个公司的指针。
当您第一次检查特定问题的答案时，并且有多家公司与该答案选择相关联时，将第一个答案的哈希表中的数据临时复制为链接列表或其他内容。随着更多问题的回答，请对照每个新答案的哈希表检查列表中的元素，并从列表中删除每个新答案的哈希表中不存在的公司。重复提问过程，直到 1) 列表中只剩下一家公司，2) 列表中没有任何公司，或 3) 您已提出所有问题。
如果是 1)，那是问答者的雇主。
如果是 2)，则该员工未受雇于任何公司进行检查，和/或某处存在错误。
如果是3)，则留在链表中的公司是问答者可能受雇的公司。
可能有一种更有效的方法可以做到这一点，因为我的实现至少需要 580 个哈希表（每个答案一个，每个问题至少有 2 个答案），但我现在真的想不出任何东西。
从根开始递归地构建树。在每个步骤中，您都会有一组有效的问卷，最初将是所有问卷。从活动问卷中，选择一个问题，该问题的肯定答案与否定答案一样多。为这个问题制作一个树节点。使用对您在此节点选择的问题回答“是”的子集问卷创建一个“是”子树（递归）。还可以使用对您选择的问题回答“否”的问卷子集创建一个否子树。
简单示例：
假设我们试图猜测动物，我们有来自熊、斑马、鲑鱼和鳄鱼的问卷。
我们查看问卷，发现大约一半的人对“你是哺乳动物吗？”说“是”，所以我们将其作为树的根。
现在我们只接受对那个问题说“是”的问卷。在我们的示例中，它们来自熊和斑马。我们选择“你有条纹吗？”这个问题，因为大约一半的人说是，一半的人说没有。由于每个答案只有一份问卷，因此您可以创建叶节点来猜测斑马并适当地承受。
现在我们回溯到根节点并对“否”分支重复该过程。也就是说，我们查看鲑鱼和鳄鱼的问卷，并选择一个问题，将它们分为不同的组。“你喜欢笑吗？” 符合要求。
最终的树如下所示：
Ask: "Are you a mammal?"
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+- yes -> Ask: "Do you have stripes?"
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| +- yes -> Guess: Zebra
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| +- no --> Guess: Bear
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+- no --> Ask: "Do you like to smile?"
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+- yes -> Guess: Crocodile
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+- no --> Guess: Salmon
Building an Expert system using Prolog is one possible solution. Have you considered this option ?
By doing so, you may even add some Natural Language Processing capabilities easing interaction with users.