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208. Implement Trie (Prefix Tree)[medium]

做完了哈希，来看看数据结构，做做字典树。字典树在搜索方面的作用还是蛮大的，主要是能实现前缀联想以及正确性匹配相关的功能。

字典树又名前缀树，顾名思义就是维护字符串的前缀。这个数据结构难度不大，除了根节点外，每个节点维护当前字符串当前字符的后一个可能出现的字符集合，即每个节点对应了一堆字符串公共前缀，由于字母一共只有26个，因此可以用一个26位的递归数组来表示，下一个字母对应的前缀。然后再加一个字段用来区分当前节点是否为字符串结尾。

该数据结构仅做了解，并且在前缀相关操作时注意进行应用，其可以在  的复杂度下完成搜索插入以及前缀匹配等各种操作

class Trie {private Boolean isEnd;private Trie[] children;public Trie() {isEnd = false;children = new Trie[26];}public void insert(String word) {Trie node = this;for (int i = 0; i < word.length(); i++) {char ch = word.charAt(i);int index = ch - 'a';if (node.children[index] == null) {node.children[index] = new Trie();}node = node.children[index];}node.isEnd = true;}public boolean search(String word) {return this.searchTree(word, true);}public boolean startsWith(String prefix) {return this.searchTree(prefix, false);}private boolean searchTree(String prefix, boolean needEnd) {Trie node = this;for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {char ch = prefix.charAt(i);int index = ch - 'a';if (node.children[index] == null) {return false;}node = node.children[index];}return needEnd ?  node.isEnd : 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);*/