字典树又叫前缀树，一种专门针对字典设计的数据结构，通常使用这种数据结构来处理字符串。
知识点
产生背景
假如有n个单词，放入map中（底层以树实现）搜索时时间复杂度为o（logn）假如有100万个单词logn 大约为20，而字典树这种数据结构做到了与个数n无关，只与单词的个数有关，单词有几个字母，时间复杂度就是几。优于单词的字母一般都是20以内，大大提高了效率。
设计推导
1、字典树
1、字典树是一个多叉树，树的内部存储了每个单词的字母。
2、我们可以设计如下节点从根节点开始，每个节点都有26个子节点。如下图（图中省略了一些没存单词的节点没画出）
2、设计节点
class{
char c; // 节点代表的字符
Node next[26]; //指向26个子节点
}
根据语言的不同，情景的不同这个子节点的设计也是有变化的，如上我们写死26只代表，存的为英文单词字符串，而且只考虑纯大写，或者纯小写的。当单词大小写混合时这里子节点就应该这样了如下：
class{
char c; // 节点代表的字符
Node next[52]; //指向52个子节点
}
其实当你设计的Trie能够存url，email address时这里能都存的不仅仅是26个字符了，还要存更多字符，显然写死子节点是不合理的。其实应该设计成：每个节点指向若干个节点的指针。这里就可以使用map来实现如下：
如上图，其实存单词，取单词时我们存(取)当前节点时，下一节点的单词就已经知道了。故 char c 这个变量就不在使用了，放map中即可，我们添加了isWord 来表明当前节点是否为单词结尾
class{
boolean isWord;// 当前节点是否为单词结尾
Map<Character,Node> next;//此单词，指向的下一节点
}
3、Trie基础设计
/**
* Create by SunnyDay on 2020/08/24
* 默认设计为字符（Character）类型，这里不使用泛型。因为英文最为广泛。每个分隔单元就是一个字符
*/
public class Trip {
/**
* 节点的设计：每个单词的字母就是一个节点
*/
private class Node {
/**
* 当前节点是否为单词的结尾。除了叶子节点，中间的节点也可能为单词的结尾。
* 例如：panda，前三个pan 也是一个单词。
*/
private boolean isWord;
/**
* 当前节点的下一节点。
* 一般来说我们只考虑大写或者小写的话，设计一个trie时每个单词节点后面可能有26个节点，
* 此时应该设计为 Node next[26]，但是这26个节点并不一定存在值，所以不用使用数组申请
* 固定的空间。可以使用映射来申请。即：
* TreeMap<Character, Node> next
* 表示当前字符对应的下一节点。
*/
private TreeMap<Character, Node> next;
public Node(boolean isWord) {
this.isWord = isWord;
this.next = new TreeMap<>();
}
public Node() {
this(false);
}
}
private Node root;
private int size;
public Trip() {
root = new Node();
size = 0;
}
/**
* trie 中存储的单词数量
*/
public int getSize() {
return size;
}
}
Trie add 设计
/**
* 向trie 中添加单词（添加单词不重复）
*
* @param word 要添加的单词字符串
*/
public void add(String word) {
Node current = root;//树、链表的遍历都要从头开始。所以创建头结点的副本。
//遍历单词的每个字符，作为节点加入trie
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char c = word.charAt(i);
if (current.next.get(c) == null) {
// 当前字符对应的下节点未存储在trie中时，存入。
current.next.put(c, new Node());
}
current = current.next.get(c);//节点往下遍历
//最后一个单词时，标志结束。
if (!current.isWord) {
current.isWord = true;
size++;
}
}
}
这里注意单词结尾的处理
Trie 查询
/**
* 查询 word 是否在 trie中
*
* @param word 要查询的单词
*/
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);
}
/**
* 节点遍历完，cur代表最后一个节点。这时不应该返回true，应该返回此节点的isWord值。
* 因为：可能存在这种情况用户存了panda 这个单词，未存pan这个单词。若遍历到n返回true
* 而用户未存储，所以出现逻辑错误。应该使用此节点的isWord判断比较精确。
*/
return cur.isWord;
}
这里注意单词结尾判断
扫描二维码关注公众号，回复： 12026705 查看本文章
Trie 的前缀搜索
Trie 有时也叫前缀搜索树，就是因为Trie的前缀搜索。Trie提供了单词的前缀搜索。
/**
* 查询trie中是否有单词前缀为 prefix
*
* @param prefix 要查询前缀
*/
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;
}
cur = cur.next.get(c);
}
/**
* 遍历到结尾直接返回true，前缀并不是单词。可直接返回true这里。
* */
return true;
}
总结
这里吧这种数据结构基本实现了一遍。诸如目录其实trie牵涉到好多知识点，这些我们日后慢慢了解吧！