题目描述：
如果两个字符串的字符一样，但是顺序不一样，被认为是兄弟字符串，比如bad和adb即为兄弟字符串，现提供一个字符串，如何在字典中迅速找到它的兄弟字符串，请描述数据结构和查询过程。
思路一：用计数排序
设计一个数组，对单词每个字母计数加1，对兄弟单词每个字母计数减去1，如果最后这个数组的计数是0，那么就为兄弟单词

bool isBrotherWord(string &str1, string &str2)
{
    int len1 = str1.length();
    int len2 = str2.length();
    //长度不相等，肯定不是兄弟单词
    if(len1 != len2)
        return false;

    //设计一个数组,并且初始化为0
    int a[26] = {0};

    //计数
    for(int i = 0;i < len1; i++)
    {
        a[str1[i] - ‘A‘]++;
        a[str2[i] - ‘A‘]--;
    }

    //如果最后计数不为0，那么就不为兄弟单词
    for(int i = 0; i < len1; i++)
    {
        if(a[str1[i] - ‘A‘] != 0)
            return false;
    }
    return true;
}

思路二：哈希表
①先创建哈希表，统计字符串1中出现的次数；
②将哈希表扫描第二个字符串时，扫描到每个字符时候，为哈希表减去1，
③如果最后哈希表所有的值都为0，则为变位词，否则不是变位词

bool isBrotherWord(char *str1, char *str2) 
{ 
    //输入不合法 
    if(str1 == NULL || str2 == NULL) 
        return 0; 
    //创建哈希表，并且初始化哈希表 
    const int tableSize = 256; 
    unsigned int hashTable[tableSize]; 
    for(int i = 0;i<tableSize;i++) 
        hashTable[i] = 0; 
    char *pHashKey = str1; 
    while(*pHashKey) 
    { 
        hashTable[*pHashKey]++; 
        pHashKey ++; 

    } 
    char *pHashKey1 = str2; 
    while(*pHashKey1) 
    { 
        hashTable[*pHaKey1]--; 
        pHashKey1 ++; 

    } 
    if(hashTable[*pHashKey1] == 0) 
        return true;
    return false;
}

思路三：使用哈希表和链表
①将单词按字母从小到大的顺序重新排序后作为其key，使用链表将所有兄弟单词串在一起hash_map的key为单词的key，value为链表的起始地址。
②遍历字典，将每个单词都按照key加入到对应的链表中，当需要找兄弟单词时候，只需要取这个单词的key，之后到hash_map中找到对应的链表即可。
创建哈希表时间复杂度为O(n)，查找兄弟单词时间复杂度为O(1)
思路四：使用哈希表和链表
①将每个字母对应一个质数，之后让对应的质数相乘，将得到的值放入哈希表中作为key
②使用链表将所有兄弟单词串在一起
③用户输入单词，我们之间遍历哈希表，将链表遍历输出得到所有的兄弟单词。
创建哈希表时间复杂度为O(n)，查找兄弟单词时间复杂度为O(1)
思路四：使用trie树
在字典树前缀中再存储一个vector结构的容器

struct word
{
    vector<string> brother;//用于保存每个单词的兄弟单词
    word *next[26]; //字典树中每个节点代表一个字符，并指向下一个字符
};

首先根据字典中的单词来建立字典树，建立的时候，需要稍微特殊处理一下，就是比如pots、stop和tops互为兄弟单词，那么在字典中按照首字母顺序的话，应该先遇到pots单词，那么我首先对其进行排序，结果是opts，那么字典树中就分别建立4个节点，分别为o->p->t->s，当然这个是不同层次的，在节点s处的vector容器brother中添加单词pots，遇到stop的时候，同样的方法，排序是opts，此时发现这4个节点已经建立了，那么只需要在第四个节点s处的vector容器brother中添加单词stop，tops单词的处理方法是同样的。
这样建立完字典树后，查询兄弟单词的效率就会很高了，比哈希的效率还要高；查到tops的兄弟的单词的时候，首先排序，那么就是opts，然后在字典树中查找opts，在s处将其vector容器brother中的的单词输出就是tops的所有兄弟单词。
这种方法理解需要以后补充