小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动
208. 实现 Trie (前缀树)
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
解题思路
字典树的核心数据结构就是一颗多叉树，我们根据第i层的第j个节点是否为空，判断是否存在字符串在第i个位置的值为（char）（j+'a'）,通过这样一颗树，我们可以快速判断我们的输入字符串，是否存在于已有字符串里面
代码
class Trie {
Node root =new Node();
/** Initialize your data structure here. */
public Trie() {
}
/** Inserts a word into the trie. */
public void insert(String word) {
Node cur=root;
for(int i=0;i<word.length();i++)
{
if(cur.nodes[word.charAt(i)-'a']==null)
cur.nodes[word.charAt(i)-'a']=new Node();
cur=cur.nodes[word.charAt(i)-'a'];
}
cur.isEnd=true;
}
/** Returns if the word is in the trie. */
public boolean search(String word) {
Node cur=root;
for(int i=0;i<word.length();i++)
{
if(cur.nodes[word.charAt(i)-'a']!=null)
cur=cur.nodes[word.charAt(i)-'a'];
else return false;
}
return cur.isEnd;
}
/** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
public boolean startsWith(String word) {
Node cur=root;
for(int i=0;i<word.length();i++)
{
if(cur.nodes[word.charAt(i)-'a']!=null)
cur=cur.nodes[word.charAt(i)-'a'];
else return false;
}
return true;
}
}
class Node{
Node[] nodes;
boolean isEnd=false;
public Node(){
nodes=new Node[26];
}
}
/**
* Your Trie object will be instantiated and called as such:
* Trie obj = new Trie();
* obj.insert(word);
* boolean param_2 = obj.search(word);
* boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
*/
