设计一个字典dictionary，数据结构自己定。
输入是一些字母。
输出由这些字母组成的单词。例子：
输入：a e l p p
输出：apple
（但是pale这样的单词不行，必须是对应长度）请大家帮忙谈谈思路，主要是定一个数据结构，分析一下效率，谢谢。
输入是一些字母。
输出由这些字母组成的单词。例子：
输入：a e l p p
输出：apple
（但是pale这样的单词不行，必须是对应长度）请大家帮忙谈谈思路，主要是定一个数据结构，分析一下效率，谢谢。
输入：a e l p p
ppela算不算呢？怎么知道这个词是无效的
Key使用自定义的类（比如叫做DictKey），用字符数组构造（DictKey(char[])），其hashCode()与字符个数和每个字符相关，与字符顺序无关；euqals()也是如此。
构建字典的时候，使用单词字符串转换的字符数组构造那个Key类（DictKey）的实例，值就是单词本身。
这样就可以较为快速的找到了，因为可以有效的减少equals()调用的次数。
剩下的难题（当然也许并不是很难），就是hashCode()和equals()的算法了。
1.效率最高的就是数组了
空间上有可能不够用，需要优化空间存储
不同的语言有不同的实现方式
把每个输入进行hash
用值作为索引去取数组中的元素
就是这个hash不太好找
需要把单词任意改变字母顺序后得到的hash值一样
还要处理冲突问题
2.树
比较节省空间
时间复杂度上应该也过得去
具体用双数组trie tree?（细节没想过）
或直接26个结点的树（26个字母，不考虑大小写）
９个结点的树（手机键盘输入问题）
这个可能在最后比较上要花时间，因为有冲突问题，而且不会少
不过单词长度都比较短
字符串匹配算法又很多
这块有可能优化成:
先把单词按字母进行排序
再存储
有可能省去查找时间
具体复杂度出入不好估计
输入为n个字母方案1:
遍历词库，看看每一个单词是否与输入的字母匹配。
时间复杂度大约为 O(m)
如果词库不大的话，这种方案还是挺快的方案2：
生成n个输入字母的所有排列，对每一种排列，到词库里去找是否有对应单词。
时间复杂度大约为 O(n!)
n=8的话 n! = 40320
n=9, n! = 362880
n=10 n! = 3628800
方案3：回溯法
与方案2类似，但是能够直接忽略掉大量不可能是单词的排列
以a p p l e 为例
因为没有以pp开头的单词，所有ppxxx都不用再尝试了也可以将以上几种方案结合起来，比如在n很小的时候使用方案2，在n很大的时候使用方案1
2. 如果这个key不存在于Map中，就加入这个key，同时创建一个HashSet作为value，再把单词加入到那个HashSet中。
3. 如果key已存在，则取出对应的HashSet值，并往其中加入单词，如pit的key也是ipt，它和tip存储于同一个key下。如，将tip和pit相继入库以后，Map中的结构如下：{
"ipt" : {"tip", "pit"}
}匹配算法就很简单了，读取用户的输入并去除空白字符，再按字母表排序，作为查找key；查找Map中与该key对应的值，再依次显示所有匹配结果就可以了。该算法要增加词库体积，所以空间效率不高，不过时间效率肯定是最高的。
楼主，你这个需求还是不是特别的清晰
像aepple对应apple的情况是很清晰的一种情况。但是当appla的时候呢？aappl的时候呢？
这种纠错的力度到底有多大？都会最终影响你的数据结构