对于您的约束而言，特里树似乎是个好主意。
一种“框外思考”的替代方案：
如果您有能力为缺少的字符串回答“现在”的可能性
编辑：如果您可以负担得起误报，请使用WizardOfOdds在评论中建议的Bloom过滤器。
对于k = 1，Bloom过滤器就像没有键的哈希表：每个“
bucket”只是一个布尔值，它指示是否存在至少一个具有相同哈希值的输入。如果可接受1％的误报，则您的哈希表可以小到大约100 *2000万比特或大约200 MiB。对于千分之一的误报，为2GiB。
使用多个散列函数代替一个散列函数可以提高相同数量位的误报率。
