中文前缀树的简单实现

前缀树又称为字典树，在搜索提示，分词，httprouter等领域都有广泛使用。其原理就像查字典一样，比如要从字典中查 tea，首先翻到以 t 开头的那几页，然后从那几页里找到第二个字母是 e 的，在此范围内找到第三个字母是 a 并且没有后续字母的单词。

我们可以这样实现一棵前缀树，每个节点都是完整的索引。这样实现起来非常简单，但正如上图可看出的，仅索引4个单词就消耗了大量的空间。这还是纯英文字母的情况，如果是中文，那每个节点几万个字节，可以说是相当浪费了。

为了节省空间，我们可以用链表节点替代上面的数组节点，这样只是额外消耗了一点指针的空间，相比数组节点能省下很多空间。但这样每次进入一个节点就要从头开始一个一个地搜相匹配的字符，然后再跳到下一个节点。是一种时间换空间的操作。

前缀树的操作

前缀树是N叉树的一种形式，常用于存储字符串，树中每一个节点表示一个字符。

前缀树重要的存在价值是搜索速度，典型的利用空间换时间，时间复杂度为O(n)，n是树的深度。

上图中存储了四个单词：am、bad、be、so，位于叶子节点，叶子节点一定为词，但词不一定位于叶子节点。除了存储词的节点外，其余节点称为前缀。如ba，在树中并不是一个词，但他是bad词的前缀，前缀的重要作用就是减少存储空间，具有相同前缀的不同单词，只需存储差异部分，大大减少了空间的存储。

我所喜欢的数据结构：

Trie常见的操作：

这个题目实在是翻译不出来啊！题意：插入多个单词（apple、app）给每一个词赋值apple=3、app=2，当输入前缀ap时，返回以ap为前缀的所有单词值的和。

一段文字内替换所有以

Trie中存储的单词

的单词

步骤：

步骤：

在给定的数组中两两项异或，找出***的异或值。

一个数的大小如何判断？从高位向低位走，先遇到不为0的数***（1000 、0100），若高位相同继续向低位走（1000 、 1100）。

思路：

由于存储的节点只有0、1所以修改TrieNode结构

构造Trie

遍历查找***异或值

给定矩阵，判断输入的单词是否在矩阵中。

思路：

在给出的单词组中，找出可以组成回文的两个单词组。

LeetCode

数据结构--前缀树（字典树）

Trie ，又称前缀树或字典树，是一棵有根树，其每个节点包含以下字段：

我们从字典树的根开始，插入字符串。对于当前字符对应的子节点，有两种情况：

重复以上步骤，直到处理字符串的最后一个字符，然后将当前节点标记为字符串的结尾。

我们从字典树的根开始，查找前缀。对于当前字符对应的子节点，有两种情况：

重复以上步骤，直到返回空指针或搜索完前缀的最后一个字符。

若搜索到了前缀的末尾，就说明字典树中存在该前缀。此外，若前缀末尾对应节点的 isEnd 为真，则说明字典树中存在该字符串。

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