Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
请你实现 Trie 类：
Trie() 初始化前缀树对象。
void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
示例：
输入
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]
解释
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple"); // 返回 True
trie.search("app"); // 返回 False
trie.startsWith("app"); // 返回 True
trie.insert("app");
trie.search("app"); // 返回 True
提示：
1 <= word.length, prefix.length <= 2000
word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
class Trie { private: bool isEnd; Trie* next[26]; public: Trie() { isEnd = false; memset(next, 0, sizeof(next)); } void insert(string word) { Trie* node = this; for (char c : word) { if (node->next[c-‘a‘] == NULL) { node->next[c-‘a‘] = new Trie(); } node = node->next[c-‘a‘]; } node->isEnd = true; } bool search(string word) { Trie* node = this; for (char c : word) { node = node->next[c - ‘a‘]; if (node == NULL) { return false; } } return node->isEnd; } bool startsWith(string prefix) { Trie* node = this; for (char c : prefix) { node = node->next[c-‘a‘]; if (node == NULL) { return false; } } return true; } };
原文：https://www.cnblogs.com/aaronwell/p/14807545.html