好的，我要提出一些怪异的东西，但是C++由于使用Boost了很长时间，所以我来看看MultiIndex图书馆。

该库的想法是创建一个集合，但是有许多不同的查询方法。实际上，它可以为数据库建模。

因此，让我们将单词放在一个表中，并放置必要的索引：

word                     |length|c0|c1|c2| ... |c26|
-------------------------|------|--|--|--| ... |---|
Singapour                |9     |S |i |n | ... |0  |

现在查询将如下所示：

Select word From table Where length=9 And c2='n' And c8='u';

够容易不是吗？

为了获得最大效率，应按长度对表进行分区，索引（每个cX列一个）应位于分区本地。

对于内存中解决方案，每个长度有一个容器，其中包含与长度一样多的索引，每个索引都是一个指向排序列表的哈希表（更容易合并）

这是一个python描述：

class Dictionary:
  def __init__(self, length):
    self.length = length
    self.words = set([])
    self.indexes = collections.defaultdict(set)

  def add(self, word):
    if len(word) != self.length:
      raise RuntimeException(word + ' is not ' + `self.length` + ' characters long')

    if word in self.words:
      raise RuntimeException(word + ' is already in the dictionary')

    self.words.add(word)

    for i in range(0,length):
      self.indexes[(i,word[i])].add(word)

  def search(self, list):
    """list: list of tuples (position,character)
    """
    def compare(lhs,rhs): return cmp(len(lhs),len(rhs))

    sets = [self.indexes[elem] for elem in list]
    sets.sort(compare)
    return reduce(intersection, sets)

我自愿提供了length论据，以最大程度地减少散列的大小，从而使搜索更好。此外，集合按长度排序，以便更好地计算交集:)

如果愿意，请继续对其他解决方案进行测试：)