实现Trie（前缀树）

题目

实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。

示例:

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

说明:

你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。
保证所有输入均为非空字符串。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree

解题思路

字典集一般用于快速查找模糊匹配的单词，本身是一颗n叉树，用树的路径来维护完整的单词拼写逻辑，其中：

1. n最大为255，就是ASK2里所有的字符总和，所有字符均属于255以内。
2. 树的层级最高为单词长度，所以查找很快，属于空间换时间的方式
3. 树的节点本身不储存任何信息，只可通过子节点数组的下标找到和ACK2表中对应的字符，所以不耗费多余空间。
4. 天生的具备查找perfix单词的功能，当定位到输入的单词的最后一个字符时，再将它对应的子节点组合起来，就叫做模糊查询。

代码

class Trie {
    Trie[] nodeList;
    boolean isEnd = false;
    int nodeMaxWidth = 26;
    /** Initialize your data structure here. */
    public Trie() {
        nodeList = new Trie[nodeMaxWidth];
    }
    
    /** Inserts a word into the trie. */
    public void insert(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char c = word.charAt(i);
            if (node.nodeList[c - 'a'] == null) {
                Trie t = new Trie();
                node.nodeList[c - 'a'] = t;
            }
            node = node.nodeList[c - 'a'];
        }
        node.isEnd = true;
    }
    
    /** Returns if the word is in the trie. */
    public boolean search(String word) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
            char c = word.charAt(i);
            if (node.nodeList[c - 'a']!= null) {
                node = node.nodeList[c - 'a'];
            }else
            {
                return false;
            }
        }
        return node.isEnd;
    }
    
    /** Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix. */
    public boolean startsWith(String prefix) {
        Trie node = this;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            char c = prefix.charAt(i);
            if (node.nodeList[c - 'a']!= null) {
                node = node.nodeList[c - 'a'];
            }else
            {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

/**
 * 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);
 */