現實中經常有這樣的問題，我們要從很多東西里邊找到一個東西，而這些東西有很多別名，例如地點。如
何實現模糊查找呢？
說到查找就要考慮這樣的問題，效率，模糊查找。說到效率hash表肯定是一種很好的解決方案。
但是如何實現模糊查找呢？一種最簡單的方法是這樣。利用hashmap提高效率
方法一：
構造一棵樹，每個節點包含一個map，每個map中放著的是很多個節點
因為別名是漢字，我們使用漢字的unicode（唯一)作為key，value就是包含這個字的節點。比如
中國人->A
中華人民共和國->B
構造這樣一個樹 ,rootMap(key=中 value=node1)-->
??????????????????????????? ??|-(key=國 value=node2)-->node2包含map2(key=人 value=A)?
node1包含map1-- |
??????????????????????????? ??|-(key=華 value=node3)-->node3包含map3(key=人 value=node4)-->node4
包含map4(key＝民 value=node5)-->node5包含map5以此類推，這樣就建立了一個樹型結構
輸入“中”，直接把屬于中的一支拿出來
輸入“中華”把屬于中華的一支拿出來。
但是事實證明這個方案是個不好的辦法,因為存在以下問題。
1,當別名達到50000多個的時候占用內存100m也就是說，空間消耗大
2,當第一個字不準確的時候，模糊查詢失效
雖然有改進方法，但是改進空間不大
方法二：
方法二來源于選舉的思想，所以用人來代替地名更合適，比如說有10個人，每個人都有很多的名字，
姓名，字，乳名，曾用名等等
雖然別名是多的，但是真是地點確是比較少的，建立一個10長度的數組，把這些人編號，
你輸入一些字例如“舒慶春舍于”，來投票，我把你輸入的字一個一個去查找，
先查找別名包含“舒”的所有人，每人投一票，
再查找別名包含“慶”的所有人，每人投一票，
再查找別名包含“春”的所有人，每人投一票，
依此類推，最后我在10個人中找出票數最多的人
這個的優點：
模糊查詢更有效，占用內存更少，減少交互（用戶可以多輸入一些相關信息），一定能查到結果(相對是)
注：為什么要減少交互呢，因為有些情況下交互越少越好（例如短信，因為收費和錄入麻煩的原因）
缺點：
1,因為操作多，查詢多，效率低下
2,當實際的“人”變的非常多的時候，出現空間不足。
但是這個方法的可優化性很強，因為人們取名字是有規律的，用到的字可能很多，常用字卻很少，
所以我們可以把一些常用字對應的人先查出來，在查詢的時候直接使用這些結果。這樣缺點1就能得到優化
對于缺點2,我們可以實現這樣的方法，默認不建立任何數組，建立一個空map,當這個人被第一次投票的時候他進入map，這樣，那些被投0票的人就不會進入，大大減少了空間浪費，但是如果被投票的人很多呢可以模仿內存的實現方式，實現部分存到硬盤，采取換入換出的方式，因為每個人都得到平均票數的機會很少，大部分時候是某些人得到大多數的票，所以換入換出應該不是很頻繁，問題二也得到了一定程度的解決。
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