字典树

       Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串)，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。
        它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。

核心思想

Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。

基本性质

1.根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
2.从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

例1：建立字典树

class Trie(object):

    def __init__(self):
        self.root = {}
        self.end_of_word = "#"

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            node = node.setdefault(char, {})
        node[self.end_of_word] = self.end_of_word

    def search(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node:
                return False
            node = node[char]
        return self.end_of_word in node

    def startsWith(self, prefix):
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node:
                return False
            node = node[char]
        return True
obj=Trie()
obj.insert('apple') 

print(obj.search('apple'))
print(obj.startsWith('app'))

 建立的字典树：