抱歉更新晚了，看了几天三体，2333，我们继续数据结构之旅。
一.什么是Tire树？
Tire树有很多名字：字典树、单词查找树。 故名思意，它就是一本”字典“，当我们查找"word"单词时，先找到w开头的词汇，再继续往下找到o开头的词汇，依次类推。
特点:
1）除去根节点外的所有节点都有一个字符
2）兄弟节点的字母各不相同
3）从根到某一字符经过的所有字符拼接成一个 ”单词“ 或者 ”单词前缀“
例如:
很显然，Trie是空间换时间的操作，通过字符串公共前缀降低查询开销。
二.Trie树的应用场景。
Trie树用于 前缀匹配 和 范围查找 ，这些在搜索引擎等中可以用到。
但是用来匹配字符串的话，虽然也可以但是太鸡肋了。
例子:查找10W个字符串中是否存在某些字符串。
思路1: 用hash分区，相同Hash值的分区进行匹配
思路2: 用trie树，稳定的复杂度
可现实是：
hash:几乎所有语言都有现成库
trie:你自己手写不靠谱的算法，或用一些压根不流行的包
所以用hash是99%的工程师会用的方法。至于为什么Java或其他语言不在语言库中扩展Trie：
1）计算机中的字符太多，ASCII中只有128，但是Unicode中有65536个
2）如果字符串数目过大，或者匹配的位数过多，都会占用很大的空间存储Trie树，Trie树的大小真的很可怕，这种情况下几乎不能用
三.Trie树的例子。
原文：https://www.cnblogs.com/yosql473/p/10815836.html