搜索树木集合的高效算法

我有大量的树木数据集，我想通过指定一个treelet（连接的子图）进行搜索。查询应返回数据集中所有小树的出现。

有有效的算法可以做到吗？

我想到的是后缀数组，但是，天真地将树编码为字符串（按其节点的固定遍历顺序）将不起作用，因为搜索小树可以是任意形状。

更新：

有关我期望的典型实例的一些详细信息：

数据集将至少包含数万棵树，每棵树包含约20至30个节点。树不会不是二叉树，但是每个节点的典型子节点数会很小（通常不大于4或5，尽管在某些退化的情况下可以达到约30）。标签的数量将是数万个。

对于NLP应用程序，我需要这样做：每棵树将成为句子的依存关系分析，每个节点代表一个单词出现，每个标签为一个字典单词（带有某种修饰）。

尽管不是专门针对（根）树，但我认为G-trie数据结构在您的设置中可能会表现良好。它是trie（用于搜索字符串集）对图形的一种适应。

前一段时间，我写了罗纳德·雷德（Ronald Read）的树规范化算法，并将其放在Wikipedia上。

我将为每个内部节点签名创建一个哈希表，并使用指向它们所来自的子树的指针列表来标记它们。但是，它仅适用于具有真实叶子的小树。