使用tree = lambda: dedfaultdict(tree)，我可以替换以下代码：
from collections import defaultdict
END = '$'
words = ['hi', 'hello', 'hiya', 'hey']
root = {}
for word in words:
node = root
for ch in word:
node = node.setdefault(ch, {}) # <---- Code that can be replaced
node[END] = None
和：
from collections import defaultdict
END = '$'
words = ['hi', 'hello', 'hiya', 'hey']
tree = lambda: defaultdict(tree)
root = tree()
for word in words:
node = root
for ch in word:
node = node[ch] # <------ Replaced code
node[END] = None
我真正想要的是每个字典节点都有一个对其父字典节点的反向引用。我可以这样做：
from collections import defaultdict
BACKREF, END = 'BACKREF', '$'
words = ['hi', 'hello', 'hiya', 'hey']
root = {}
for word in words:
node = root
for ch in word:
node = node.setdefault(ch, {BACKREF: node}) # <---- Code I want to replace
node[END] = None
（证明这有效：链接）
所以，鉴于我能够用来tree = lambda: defaultdict(tree)替换
node = node.setdefault(ch, {})- 和
node = node[ch]
有没有办法我可以使用修改后的版本tree = lambda: default(tree)来替换
node = node.setdefault(ch, {BACKREF: node})- 用更简单的东西，比如也许
node = node[ch]？
我试过类似的东西：
def tree():
_ = defaultdict(tree)
_[BACKREF] = ?
return _
root = tree()
h = root['h']
但这需要tree知道哪个字典调用了对tree. 例如 in h = root['h']，root['h']调用对treebecause his not yet in的调用root。tree必须知道它是通过调用调用的root['h']，以便它可以执行h[BACKREF] = root. 有没有解决的办法？即使可以做到，这也是一个坏主意吗？
我知道反向引用在技术上意味着 trie 将有循环（而不是真正的树），但是我计划遍历 trie 的方式，这不会是一个问题。我想要反向引用的原因是，如果我想从 trie 中删除一个单词，它会很有用。例如，假设我有以下尝试：
并且我在root['h']['e']['l']['l']['o']并且想'hello'从特里删除。我可以通过从root['h']['e']['l']['l']['o']toroot['h']['e']['l']['l']到root['h']['e']['l']to回溯 trie 来做到这一点root['h']['e']（我在这里停下来是因为len(set(root['h']['e'].keys()) - {BACKREF}) > 1. 然后我可以简单地做del root['h']['e']['l']，我将切断'llo$'从'he'trie 仍然具有的意义'hey'。虽然有替代方案，但回溯 trie 将是反向引用非常容易。
上下文开启tree = lambda: defaultdict(tree)
使用：
from collections import defaultdict
tree = lambda: defaultdict(tree)
root = tree()
可以创建任意嵌套dict的 s。例如之后：
root['h']['i']
root['h']['e']['l']['l']['o']
root['h']['i']['y']['a']
root['h']['e']['y']
root看起来像：
{'h': {'i': {'y': {'a': {}}}, 'e': {'y': {}, 'l': {'l': {'o': {}}}}}}
这表示一棵看起来像这样的树：
使用https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Trie.html进行可视化