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，例如自动补全和拼写检查。
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：
codeType
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
提示：
- 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
- word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
- insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
解法
ts
class Trie {
// 核心：每个节点包含 26个字母的子节点数组 + isEnd结束标记
private children: Trie[];
private isEnd: boolean;
constructor() {
this.children = new Array(26).fill(null); // 初始化26个空位置，对应a-z
this.isEnd = false; // 默认不是单词结尾
}
insert(word: string): void {
let node: Trie = this;
for (const c of word) {
const idx = c.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0); // 转0-25的下标
if (!node.children[idx]) {
node.children[idx] = new Trie(); // 不存在则新建子节点
}
node = node.children[idx]; // 指针下移
}
node.isEnd = true; // 单词遍历完毕，标记结束
}
search(word: string): boolean {
let node: Trie = this;
for (const c of word) {
const idx = c.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0);
if (!node.children[idx]) return false;
node = node.children[idx];
}
return node.isEnd; // 必须是单词结尾才算匹配成功
}
startsWith(prefix: string): boolean {
let node: Trie = this;
for (const c of prefix) {
const idx = c.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0);
if (!node.children[idx]) return false;
node = node.children[idx];
}
return true; // 前缀匹配成功即可
}
}