Trie树的实现

在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和部分内部节点所对应的键才有相关的值。

Trie这个术语来自于retrieval。根据词源学，trie的发明者Edward Fredkin把它读作/ˈtriː/ “tree”。但是，其他作者把它读作/ˈtraɪ/ “try”

应用

trie树常用于搜索提示。如当输入一个网址，可以自动搜索出可能的选择。当没有完全匹配的搜索结果，可以返回前缀最相似的可能。leetcode211—WordDictionary
以下java实现：

import java.util.TreeMap;
public class Trie {
    private class  Node{
        public  boolean isWord;
        public TreeMap<Character,Node> next;
        public Node(boolean isWord){
            this.isWord=isWord;
            next=new TreeMap<>();
        }
        public Node(){
            this(false);
        }
    }
    private Node root;
    private int size;
    public Trie(){
        root=new Node();
        size=0;
    }
    public int getSize(){
        return size;
    }
    public void add(String word){
        Node cur=root;
        for(int i=0;i<word.length();i++){
            char c=word.charAt(i);
            if(cur.next.get(c)==null){
                cur.next.put(c,new Node());
            }
            cur=cur.next.get(c);
        }
        if(!cur.isWord){
            cur.isWord=true;
            size++;
        }
    }
    public boolean contains(String word){
        Node cur=root;
        for(int i=0;i<word.length();i++){
            char c=word.charAt(i);
            if(cur.next.get(c)==null){
                return  false;
            }
            cur=cur.next.get(c);
        }
        return cur.isWord;
    }
    public boolean isPrefix(String prefix){
        Node cur=root;
        for(int i=0;i<prefix.length();i++){
            char c=prefix.charAt(i);
            if(cur.next.get(c)==null){
                return false;
            }

        }
        return true;
    }
}