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Trie又被称为前缀树、字典树，所以当然是一棵树。上面这棵Trie树包含的字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点
的编号是我们为了描述方便加上去的。树中的每一条边上都标识有一个字符。这些字符可以是任意一个字符集中的字符。比如对于都
是小写字母的字符串，字符集就是’a’-‘z’；对于都是数字的字符串，字符集就是’0’-‘9’；对于二进制字符串，字符集就是0和1。
比如上图中3号节点对应的路径0123上的字符串是inn，8号节点对应的路径0568上的字符串是ten。终结点与集合中的字符串
是一一对应的。
原理
下面我们来讲一下对于给定的字符串集合{W1, W2, W3, … WN}如何创建对应的Trie树。其实上Trie树的创建是从只有根节点
开始，通过依次将W1, W2, W3, … WN插入Trie中实现的。所以关键就是之前提到的Trie的插入操作。 具体来说，Trie一般支持两个操作：
1. Trie.insert(W)：第一个操作是插入操作，就是将一个字符串W加入到集合中。
2. Trie.search(S)：第二个操作是查询操作，就是查询一个字符串S是不是在集合中。
假设我们要插入字符串”in”。我们一开始位于根，也就是0号节点，我们用P=0表示。我们先看P是不是有一条标识着i的连向子节点
的边。没有这条边，于是我们就新建一个节点，也就是1号节点，然后把1号节点设置为P也就是0号节点的子节点，并且将边标识为i。
最后我们移动到1号节点，也就是令P=1。 
这样我们就把”in”的i字符插入到Trie中了。然后我们再插入字符n，也是先找P也就是1号节点有没有标记为n的边。还是没有，
于是再新建一个节点2，设置为P也就是1号节点的子节点，并且把边标识为n。最后再移动到P=2。这样我们就把n也插入了。由于n是
”in”的最后一个字符，所以我们还需要将P=2这个节点标记为终结点。
现在我们再插入字符串”inn”。过程也是一样的，从P=0开始找标识为i的边，这次找到1号节点。于是我们就不用创建新节点了，
直接移动到1号节点，也就是令P=1。再插入字符n，也是有2号节点存在，所以移动到2号节点，P=2。最后再插入字符n这时P没有标识
为n的边了，所以新建3号节点作为2号节点的子节点，边标识为n，同时将3号节点标记为终结点：
将后面的字符串int tea ten to都插入之后，就得到了我们一开始给出的Trie：
下面我们再讲一下如何查询Trie树中是不是包含字符串S，也就是之前提到的查找操作。查找其实比较简单。我们只要从根节点开始，
沿着标识着S[1] -> S[2] -> S[3] … -> S[S.len]的边移动，如果最后成功到达一个终结点，就说明S在Trie树中；如果最后无路可走，或者到
达一个不是终结点的节点，就说明S不在Trie树中。
如果是查找”te”，就会从0开始经过5最后到达6。但是6不是终结点，所以te没在Trie树中。如果查找的是”too”，就会从0开始经过5和9，
然后发现之后无路可走：9号节点没有标记为o的边连出去。所以too也不在Trie中。
原文：https://www.cnblogs.com/gn1314/p/11420779.html