Trie樹用來給字符串排序的時候有一個好處：邊讀邊排序，但是讀完之后要輸出的時候麻煩來了。經過測試，用26W個word建立的Trie中，空白位是使用位的20倍左右，那么在Trie比較大的時候當然也就比較慢了。這篇文章討論的優化主要是去避免訪問這些空白位，實現方式無關（數組或指針？）。
首先想到的一個方法是：在insert的時候順便標記這個節點有哪些子節點。因為總共只有26種可能性，那么自然也就想到了用一個int作為flag，如果0位置1則表示有‘a’這個子節點。
第一步（記錄）完成了，下面我們來看如何來使用該記錄？熟悉位移的同學可能已經想到：可以使用x&-x來計算出最低位為1的數。但是遺憾的是這個並不是我們想要的結果，因為得到的是2^N，我們想要的是這個N。好的，最笨的一種方法出來了：
int t[] = new int[1<<26];
t[1<<0] = 0.....
非常遺憾的是我們申請不了這么大的空間。那么，問題就是將一些離散的數通過數組建立映射關系，很自然地就會聯想到Hash。怎么使用Hash呢？我嘗試了一下，從2^0到2^26對29取余數為：
1.2.4.8.16.3.6.12.24.19.9.18.7.14.28.27.25.21.13.26.23.17.5.10.20.11
沒有看錯，沒有一個是相同的！這樣的話就可以僅僅使用一個大小不到30的數組就可以搞定。同樣遺憾的時候，這里用到了取余數的操作，要知道這個還算比較大的，可能一不小心就把我們辛辛苦苦省下來的時間又葬送掉了。那么有沒有其他的方法呢？還是回到最笨的方法的思路上：
如果我們申請不了int[1<<26]，那申請int[1<<13]總是可以的吧？
為什么這么做呢？因為申請不了這么大的空間！這時候就把這個問題換成兩半了，比如在節點I出的標志位flag：
int lowHalf = flag&((1<<14)-1);
int highHalf = (flag>>13)&((1<<14)-1);
while(lowHalf > 0){
int i = lowHalf&-lowHalf;
int j = t[i];
// do someting
}
while(highHalf > 0){
int i = highHalf&-highHalf;
int j = t[i]+13;
// do someting
}
和最笨的那種方法相比，只是多了一次操作而已。
好了現在來看最后一種方法，就不多寫了：
switch(flag&-flag){
case 1<<0:
case 1<<1:
case 1<<2:
.....
}
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