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

 1 class Trie {
 2         Trie[] chirldren;
 3         boolean end;
 4         public Trie() {
 5             // 定义以26个字母为节点的子节点
 6             chirldren = new Trie[26];
 7             end = false;
 8         }
 9 
10         public void insert(String word) {
11             // 将trie的指针指向当前节点
12             Trie node = this;
13             for (int i=0;i<word.length();i++){
14                 char ch = word.charAt(i);
15                 int index = ch - 'a';
16                 if(node.chirldren[index]==null){
17                     node.chirldren[index]=new Trie();
18                 }
19                 // 指向下一个节点
20                 node = node.chirldren[index];
21             }
22             // 更新末尾节点
23             node.end = true;
24         }
25 
26         // 是否能找到word,且word是全串
27         public boolean search(String word) {
28             if (searchPrefix(word) != null && searchPrefix(word).end == true){
29                 return true;
30             }
31             return false;
32         }
33 
34         // 是否以xxx开头
35         public boolean startsWith(String prefix) {
36             if (searchPrefix(prefix) != null){
37                 return true;
38             }
39             return false;
40         }
41 
42         // 共用一个搜索前缀最后一个node的方法
43         public Trie searchPrefix(String prefix) {
44             Trie node = this;
45             for (int i=0;i<prefix.length();i++){
46                 char ch = prefix.charAt(i);
47                 int index = ch - 'a';
48                 if (node.chirldren[index] == null){
49                     // 没有找到此节点
50                     return null;
51                 }else{
52                     node = node.chirldren[index];
53                 }
54             }
55             return node;
56         }
57     }
58 
59 /**
60  * Your Trie object will be instantiated and called as such:
61  * Trie obj = new Trie();
62  * obj.insert(word);
63  * boolean param_2 = obj.search(word);
64  * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
65  */

 

解题关键：

理解前缀树