1-字典树-实现 Trie (前缀树)

这是字典树的第一篇算法，力扣链接。

Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。

请你实现 Trie 类：

• Trie() 初始化前缀树对象。
• void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
• boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
• boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。

示例：

输入
["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]

解释
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

 这道题比较简单，其实就是多维数组的灵活运用。

type Trie struct {
	children [26]*Trie
	isEnd    bool
}
 
func Constructor() Trie {
	return Trie{}
}
 
func (this *Trie) Insert(word string) {
	node := this
	for _, str := range word {
		if node.children[str-'a'] == nil {
			node.children[str-'a'] = &Trie{}
		}
		node = node.children[str-'a']
	}
	node.isEnd = true
}
 
func (this *Trie) SearchPrefix(prefix string) *Trie {
	node := this
	for _, str := range prefix {
		if node.children[str-'a'] == nil {
			return nil
		}
		node = node.children[str-'a']
	}
	return node
}
 
func (this *Trie) Search(word string) bool {
	node := this.SearchPrefix(word)
	return node != nil && node.isEnd
}
 
func (this *Trie) StartsWith(prefix string) bool {
	return this.SearchPrefix(prefix) != nil
}